通过机器学习识别形状内的形状

时间:2018-04-04 20:13:30

标签: python math machine-learning

说我有以下图片。

rug-grid

如果我提供足够大的数据集,机器学习算法是否有可能识别出现的三角形总数?我问这个,因为算法必须查看几个组合并检查三角形的可能性。

提前致谢

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

"是否可能"通常是"是"回答。问题是如何去做。对SO的可能应用的全面讨论过于宽泛。但是,您可以使用一些图像处理方法对其进行攻击。

首先, 这是一个适合培训预打包拓扑模型的问题。相反,我建议你教一个模型来识别线段;完成后,将其扩展为找到形成三角形的三个线段的组合。后者更像是一个组合问题,而不是ML问题。

  1. 查找所有" atomic"线段:直接来自一个"节点" (交集)到另一个,两者之间没有。
  2. "快"公共网格的所有端点:"真正关闭的端点"应该改为一个共同的交叉点。
  3. 查找所有非原子线段 - 由两个或多个共线的,连续的原子线段组成的段。完成后,您将拥有图像中所有线段的列表。
  4. 编写全面搜索以查找细分列表中的所有三角形:
    • 表示列表中的每个段AB(端点)
      • 对于每个段AC,列表中的后面比AB,和    不与AB共线
        • 如果BC段存在并且在列表中的后面比AC,    多算一个三角形。
  5. 这会让你感动吗?

相关问题