をハフ変換で次曲線を検出します。しかし、私は勾配の方向を使用してパラメータ空間を減らしたい（私はすでにエッジ検出から得ている）。私は、パラメータ空間を減らすためにどのように勾配方向を使用するか分からない。は、私は次式で定義することができます曲線と絵を持って
私が持っていたアイデアは、微分dy/dx = 3ax^2 + 2bx + cを見つけることです。今私は3つのパラメータしか持っていないので、私の仕事は簡単です。これは正しいですか？これを使用すると、どのようにdパラメータを取得できますか？
DYためハフ変換を実行した後/ DX = 3X^2 + 2AX + B もし
C = F（X、Y）はY =持っている - X^3 +斧^ 2 + BX Aおよびbは既知である。
もう1回はパスしないでください。 2次元アキュムレータ、そして1 dimは3次元アキュムレータより優れています。
だから、私はdx/dyで実行すると、2つのパラメータaとbを見つけることができたのです。したがって、私は1次元アキュムレータを使ってcの別の時間を実行することができます！グラデーション情報を使用するよりスマートな方法はありますか？ –
エッジ検出から得たグラデーションがこのように使用するには十分正確であるかどうかはわかりません。しかし、もしあなたが記述した手順からaとbを得ることができれば、cを抽出することもできます。そして、私はこの2ステップのアルゴリズムが3つのアキュムレータを持つHoughより速いと思います。 – Piotr
スピードや処理時間に懸念はありますか？イメージのサイズはどれくらいですか？ソリューションの一環として、ルックアップテーブルを事前計算することは許可されていますか？カーブの幅を1ピクセル以上にすることはできますか？そして、あなたが掲示できる画像の例がありますか？ – Rethunk
ねえ。スピードや処理時間は心配していません。画像はどのようなサイズでも構いませんが、画像が256x256であると仮定しましょう。いいえ、私はルックアップテーブルを計算することはできません。はい、曲線は1ピクセル以上の幅になります。しかし、これはちょうど人工的な例です...解決策を詳しく説明する必要はありません。アルゴリズムに勾配方向を組み込む方法を見つける必要があります。それで全部です！ –