我想通过使用形状描述符和机器学习的 blob 形状的差异（blob 是二进制图像的形式）来区分两类对象。我想问是否有任何好的形状特征可以用来检测获得的不规则轮廓或斑点的描述符？
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对于您正在寻找的形状，答案是非常主观的。如果形状的轮廓有足够的辨别力，你可以试试shape context。要对形状进行分类，请将这些特征输入任何分类器——例如 SVM 或随机森林。
如果形状始终存在拐角，则可以使用FAST或SURF提取拐角，并使用SIFT或SURF描述拐角周围的区域。在这种情况下，形状最好通过特征匹配或词袋来识别。
于 2013-06-17T16:42:31.680 回答
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有大量与形状描述符相关的工作，这些方法适用于检测到的外边缘像素（边界）或完全填充的二进制形状。这两种方法都依赖于使形状描述符对平移、旋转和缩放保持不变，并且有些是倾斜的。经典的边界方法是傅立叶描述符，经典的填充方法是矩不变量，这两种方法都包含在大多数优秀的图像处理教科书中，并且很容易用 OpenCV 实现。
于 2013-06-18T09:25:33.020 回答