93、物体描述:从边界到区域及关系的全面解析

物体描述:从边界到区域及关系的全面解析

在图像处理和计算机视觉领域,准确描述物体是一项至关重要的任务。它不仅有助于我们识别和理解图像中的物体,还能为后续的分析和处理提供基础。下面将从曲率、边界描述、区域描述以及物体关系描述等多个方面进行详细介绍。

1. 曲率相关概念

曲率是描述物体(曲线、表面等)相对于被认为是平坦的另一个物体(线、平面等)的偏离程度的参数。它代表斜率的变化率,适用于多种量,如数字、向量和张量等。物体轮廓或物体表面上点的曲率描述了轮廓或表面的局部几何特性。

  • 数学定义 :对于曲线 (x(s)),其曲率 (k) 是作为弧长 (s) 的函数的二阶微分 (\vert\frac{\partial^{2}x(s)}{\partial s^{2}}\vert) 的长度。对于表面,有相关的扩展定义,在足够光滑的表面上,每个点有两个不同的主曲率。
  • 边界曲率 :这是一个简单的边界参数,可作为边界的描述符。在描述物体轮廓时,它给出了轮廓上每个点在轮廓推进过程中的方向变化。在实际应用中,曲率的符号主要用于反映轮廓各点的不平坦程度。如果曲率大于零,曲线向该点法线的正方向凹陷;如果曲率小于零,曲线向该点法线的负方向凹陷。如果顺时针跟随轮廓,曲率大于零的点表示该点是凸段的一部分;否则,它是凹段的一部分。
  • 离散曲率 :在离散空间中,从离散物体的离散轮廓点序列计算出的曲率。它反映了每个离散轮廓点处轮廓的局部方向变化。
  • 曲率估计 :曲率的计算通常不受视点变化的影响,
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
### 关于凸包检测中计算凸性缺陷宽度 在计算机视觉领域,特别是图像处理中的形状分析部分,凸包及其相关的凸性缺陷扮演着重要角色。对于如何计算这些凸性缺陷的宽度,通常涉及以下几个方面: #### 凸包定义与构建 凸包是指能够包围一组点集的最小凸多边形,在二维空间内表现为一条或多条线段组成的闭合路径。利用OpenCV库可以方便地获取物体轮廓并进一步提取其对应的凸包。 ```python import numpy as np import cv2 # 假设 cnt 是已经找到的目标对象轮廓 hull = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False) ``` 这段代码展示了如何基于给定的对象轮廓`cnt`来创建该对象的凸包表示形式[^4]。 #### 计算凸性缺陷 一旦获得了目标物的凸包之后,就可以识别出所谓的“凹陷”,即那些偏离理想化凸壳位置的地方。OpenCV提供了专门用于寻找这种异常区域的功能——`convexityDefects()`函数。 ```python defects = cv2.convexityDefects(cnt, hull) if defects is not None: for i in range(defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i][0] start = tuple(cnt[s][0]) end = tuple(cnt[e][0]) farthest_point = tuple(cnt[f][0]) # 绘制起点到终点之间的直线以及最远点标记 cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,farthest_point,5,[0,0,255],-1) ``` 上述脚本片段说明了怎样遍历所有的凸性缺陷,并且针对每一个缺陷绘制相应的几何图形以便可视化展示。 #### 测量凸性缺陷宽度 为了量化描述每个凸性缺陷的程度,可以通过测量从最深点(far point)垂直投影到底部线段的距离作为衡量标准之一。这实际上就是所提到的“宽度”。具体实现方式如下所示: ```python widths = [] for defect in defects: _,_,f,_ = defect.ravel() # 获取当前缺陷中最远离凸包边缘的那个点坐标 far_point = tuple(cnt[f][0]) # 找到构成底部线段的两个端点 prev_index = f - 1 if f != 0 else len(cnt)-1 next_index = f + 1 if f != len(cnt)-1 else 0 bottom_start = tuple(cnt[prev_index][0]) bottom_end = tuple(cnt[next_index][0]) # 使用矢量运算求解垂足距离 v1 = np.array(bottom_end) - np.array(bottom_start) v2 = np.array(far_point) - np.array(bottom_start) projection_length = abs(np.cross(v1,v2)/np.linalg.norm(v1)) widths.append(projection_length) ``` 此代码实现了对所有已知凸性缺陷进行逐一遍历,并采用向量叉乘除以模长的方式来精确计算每处缺陷的实际宽度值。
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