Shape context算法最初由Serge Belongie等人于2002年提出,它是一种基于特征点的形状匹配算法。该算法的基本思想是通过分析形状的几何特征来描述并比较不同形状之间的差异。具体来说,Shape context算法将形状表示为一组特征点,每个特征点都有一个位置和一个方向。然后,通过计算每个特征点与其他特征点之间的距离和方向差异...
Shape Context在表示形状时,首先会在形状的轮廓上采样N个点;而对每一个点来说,会利用其周围点的信息,为其提取一个向量,来表示这个点(具体的提取方法可以参考原始的论文)。如此一来,每一个形状便由N个向量来表示了;向量之间是可以衡量距离的,在确定这种距离的衡量方式后,便可以利用匈牙利(Hungarian)算法找出两个...
代码实现:tongxyh/shape-context Shape Context顾名思义,是一种根据图形形状进行检测识别的算法 它的核心思想是: 选取图形形状轮廓中一定数量的点,通过计算每个点的周围点到该点的角度和距离来构建这个点对应的周围环境(context)矩阵,通过对不同图像之间的矩阵匹配度,来判断两幅图像是否拥有同样的形状。 形状上下...
shape-context-算法及其应用 shape-context-算法及其应用 第一页，编辑于星期日：十三点五十三分。形状上下文算法概述 在形状上下文算法中,图像形状不是以某个区域或轮廓来表达,而是由一些离散并且分布均匀的特征点点集来表达,然后针对点集中的每一个特征点,计算其所对应的形状直方图,它记录了该特征点到其它所有特征点...
2. Shape Context算法的提出 若一幅图中有N个点，某点P与其余N-1个点均存在关系，即产生N-1个向量。这N-1个向量描述了丰富的信息，决定了目标的形状特征。如果N越大，信息量越大，描述就越准确。在边界提取之后，进行对数极坐标变换，求出对数极坐标直方图。对数极坐标直方图代表此基准点与其他离散轮廓...
除了Shape Context之外，还有一些基于形状轮廓的形状相似性度量算法，如下所示：Elastic Matching: 该算法...
ShapeContextDistanceExtractor在计算两个形状之间的距离时,需要计算直方图之间的成本。costExtractor参数可以指定不同的成本计算器。默认值为Ptr<CvChiHistogramCostExtractor> (),使用卡方直方图成本计算器。 7. `matchShapes` (bool):是否使用形状匹配函数。ShapeContextDistanceExtractor可以作为独立的距离计算器使用,也可以...
基于改进Shape Context的分层交通标志识别系统
应用上下文Context 信息传递载体Want Want概述 显式Want与隐式Want匹配规则 常见action与entities 使用显式Want启动Ability 使用隐式Want打开网址 应用间使用Want分享数据 进程模型 进程模型概述 公共事件 公共事件简介 公共事件订阅 动态订阅公共事件 取消动态订阅公共事件 公共事件发布...
[5] S. Yang, J. Liu, W. Yang, and Z. Guo. Context-aware text-based binary image stylization and synthesis. TIP. 2019 #活 动推荐# 10.31-11.1 北京智源大会 世界AI看中国,中国AI看北京! 百位顶级专家,60+前沿报告,10+圆桌论坛与尖峰对话,为你带来内行的AI盛会。荟萃全球顶级学者:John Hopcroft(...