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私は学校のプロジェクトに取り組んでいます。目標はオブジェクトを認識することです。私は写真を撮ること、さまざまなフィルターを適用すること、境界トレースを行うことから始めました。フーリエ記述子は私にとっては高いので、私はポイントリストからポリゴンを近似し始めました。今度は、すべて同じ頂点数を持ち、すべてのサイトの長さが同じであるポリゴンに一致させる必要があります。具体的には、私は2つのポリゴンを持っており、今ではある程度の類似度を計算する必要があります。このプロセスは、平行移動、回転、スケール不変でなければなりません。マッチングポリゴン
私はさまざまな方法で回転と拡大縮小を試み、各頂点ペア間の距離を計算しましたが、これは非常に遅いです。
ベクトルのセットでポリゴンを回転させ、コーナーの各角度を計算して比較しようとしました。しかし、これもやや遅いです。
Contour Analysisという記事があります。しかし、私はこれは少し難しいと思う。この記事では、まず、各セットのすべてのベクトルが複素数として解釈されるため、複雑な化合物を持つベクトルが2つしかありません。両方のベクトルの余弦が計算されます。しかし、コサインも複素数であり、両方のベクトルが同じであれば、そのノルムは常に1です。それで、ベクトルのセットを1つのベクトルとして解釈することは、どのように意味がありますか。私はこの習慣を理解していません。
2つのポリゴンまたはベクターセットを比較する他の方法はありますか？あるいは、誰かが私の3回目の試みを説明するか、法線ベクトルでそれを行うことができますか？
は、私は誰かがあなたのオブジェクトが十分に分離されている場合、あなたは Hu's momentsを使用して、すべての輪郭を特徴づけることができ
あなたが助けてくれるコードを投稿してください。私たちは手伝っていきます。 – Trey
私は第3の解決策のコードを持っていません。この記事では、複数の2Dベクトルがあり、それぞれ複素数で記述されています。しかし、彼はすべての要素を複素数（元の2次元ベクトル）である1つのn次元ベクトルにまとめ、次にwikipediaで見つけることのできる2つのn次元ベクトルの余弦を計算します：https：/ /en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity。それで、通常のコサイン値は得られませんが、複素数は実数部がコサインであり、ノルムは類似性スカラーです。しかし、私はそれを理解していません。 – Frank