使用计算机视觉中的形状描述符检测对象类

Question

我想通过形状描述符和机器学习来区分blob形状（blob以二进制图像的形式）的差异来区分两类对象。我想问一下我是否有任何良好的形状特征可以用来检测不规则轮廓或斑点的描述符吗？

Answer 1

对于您正在寻找的各种形状，答案是非常主观的。如果形状的轮廓足够有区别，您可以尝试shape context。要对形状进行分类，请将这些要素输入任何分类器 - 例如SVM或随机森林。

如果形状始终出现角落，则可以使用FAST或SURF提取角落，并使用SIFT或SURF描述角落周围的区域。在这种情况下，形状最好通过特征匹配或词袋来识别。

Answer 2

有大量与形状描述符相关的工作，这些方法适用于外边缘检测像素（边界）或完全填充二进制形状。两种方法都依赖于使形状描述符对于平移，旋转和缩放而言是不变的，而一些方法则倾斜。经典边界方法是傅里叶描述符，经典填充方法是矩不变量，两者都包含在大多数优秀的图像处理教科书中，并且易于用OpenCV实现。