我有一个点列表。每个点都是一个x和y坐标（两者都是整数）。现在我试图找到已知的图案，例如线条、圆弧或圆，因为我知道这些点在图案上并不完美。
最好的方法是什么？我没有太多开始的线索。
编辑：点是有序的。用户正在绘制一些东西，程序应该检测到最佳模式。例如，如果绘制了一个三角形，它应该检测三条线。
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看看霍夫变换。你所做的是：你将你的图像转换为“圆形”空间，然后你只需要找到光像素。
在图像中找到亮像素非常容易，只需应用截止。
光像素区域的数量是圆圈的数量。您可以通过应用反函数重建它们在图像上的原始位置。
于 2009-06-02T14:05:09.943 回答
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经典的识别器是神经网络。神经网络工作“没问题”，并且需要以某种方式进行培训。
神经网络的数学技术和原理可以转移（经过适当的修改）到我读过的大多数其他识别器；例如，马尔可夫链、贝叶斯模型。
于 2009-06-02T14:04:23.440 回答
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只要您将其限制为基本形状，您就可以计算当前笔画的平均“方向”，并从中创建一系列“笔画”。
根据该信息识别形状可能更容易：
- 一个圆有一个相当恒定的二阶导数
- “七”在右边有一个笔划，然后是左下角的一个笔划
- ...
于 2009-06-02T14:59:45.560 回答
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我你看看从某个点P到其他每个点的距离，而不是P一个圆的中心，你会得到一些非常明显的统计效果。
您也许可以扭转这一点并找到具有这些属性的点。作为第一遍，距离的标准偏差之类的东西可能会起作用，并且要找到位置，您可以取其相对于位置的导数并尝试将其最小化。找到最小值后，尝试找到一组与其等距的 >3 个点。
我预计您将需要标准偏差以外的其他东西，即对异常值不那么感兴趣而对聚集更感兴趣的东西。
此外，这对线路没有多大好处。
于 2009-06-02T17:32:34.053 回答
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由于您正在获取像素，并且它们是按顺序排列的，因此您可以首先检查每绘制 10 个像素之间的斜率，然后查看斜率如何变化。不连续性为您提供了一些信息。
于 2009-06-02T17:41:35.723 回答