问题标签 [shape-context]

我使用形状上下文直方图作为特征描述符来编码剪影图像。为了帮助调试，我想查看覆盖在轮廓图像上的形状上下文 logpolar 箱（从边缘图像中获取的样本点）。

其中一个点的外观示例如下：

我知道如何显示圆圈（径向箱），但我在制作角度箱（线）时遇到了困难。

给定一组角度，我如何绘制类似于示例图像中显示的线段？

我最近准备使用shape context和SVM做字符识别。中的直方图shape context被认为是字符的特征向量。然而，在边缘检测之后，如何对两个可能完全不同点的字符边缘的边缘点进行采样呢？随机抽样似乎不好。

现在我致力于从 OpenData 生成道路标记。因为我是编程新手，所以我使用 Python。我处理正射影像并将它们转换为二值照片（仅黑白像素）。之后我得到这样的照片：

下一步是识别给定示例图片上的各种道路标记。我认为这应该可以通过“形状上下文匹配”来实现。

所以我写了这段代码（a 是原始的转向箭头，b 是从示例图片中提取的转向箭头）来比较这里的各种转向箭头和原始转向箭头：

但是当我想执行我的代码时，它会说：

cv2.error: /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/shape/src/haus_dis.cpp:139: 错误: (-215) (set1.channels()==2) && (set1 .cols>0) 在函数 computeDistance

“a”的分辨率是：32 x 131 px ，“b”的分辨率是：18 x 29 px ，这是否还有问题？

谢谢你的努力 ：）

编辑：

我将代码更改为以下内容：

a和b比较的结果是：d1 = 28.4604988098, d2 = 0.320339113474

但是当我将a与例如c ( ) 进行比较时，程序会因以下错误而停止：

cv2.error: /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/core/src/matmul.cpp:1218: 错误: (-215) type == CV_64FC2 in function gemmImpl

简而言之，我想通过“形状上下文”匹配来比较不同的道路标记。

您可以在下面看到我的第一个问题：从 OpenData 匹配道路标记的形状

我解决了我的第一个问题，但现在出现了一个新错误。这是我的代码：

当我将a（原始转弯箭头） 与b（提取的转弯箭头）进行比较时，没有问题，但是当我将a与c（测试“形状匹配”算法的其他任何东西）进行比较时，出现以下错误：

OpenCV 错误：gemmImpl 中的断言失败（类型 == CV_64FC2），文件 /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/core/src/matmul.cpp，第 1218 行

回溯（最后一次调用）：文件“/test_shape.py”，第 74 行，在 d2 = sd.computeDistance(ca[0],cb[0])

cv2.error: /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/core/src/matmul.cpp:1218: 错误: (-215) type == CV_64FC2 in function gemmImpl

该错误仅发生在“形状上下文”的生成距离函数而不是“Hausdorff”的生成距离函数中

我想使用 cv2 的 Hausdorff 距离或形状上下文距离测量来计算两个形状之间的距离。这些形状是黑色背景上的简单白色形状。

为了找到两个形状之间的距离，我找到每个形状的轮廓，然后将轮廓传递给以下函数：ShapeDistanceExtractor::computeDistance(contours1, countours2) 和 HausdorffDistanceExtractor::computeDistance(contours1, countours2)。

您能否解释一下，为什么在比较期间 ShapeDistanceExtractor 总是返回 0.0，而第二种方法会根据图像上字符的位置给出不同的结果？