3次元ハフ空間

Question

画像内の半径と円の中心座標を検索します。すでに2Dハフ変換を試みた。私の円の半径も不明です。私はまだコンピュータビジョンの初心者ですので、ギルドラインが必要であり、3次元のハフ空間を実装するのに役立ちます。

Answer 1

2D Hough空間のように実装しますが、追加のパラメータを使用します。擬似コードは次のようになります。

for each (x,y) in image 
    for each test_radius in [min_radius .. max_radius] 
     for each point (tx,ty) in the circle with radius test_radius around (x,y) 
      HoughSpace(tx,ty,test_radius) += image(x,y) 

Answer 2

Thitonは、問題を正式化する正しい方法を提供します。しかし、あなたはハフ変換に固有の他の問題で動くでしょう：

• どのようにパラメータ空間を可視化しますか？あなたはVTKのようなライブラリを使って何かを実装するかもしれませんが、データの3D視覚化は常に難しい話題です。可視化は検出アルゴリズムをデバッグする上で重要であり、2Dハフ変換の良い点の1つです。

• ローカル最大検出は自明ではありません。新しい次元は、パラメータ空間がより疎であることを意味します。あなたは、円検出アルゴリズムを探しているなら、あなたはハフ変換よりも良い選択肢を有していてもよく、この地域に

を行うにはより多くのチューニングを持つことになります（「グラデーションペアベクトルを用いた高速サークル検出」をGoogleによさそうです私）