【发布时间】：2016-02-11 07:43:22
【问题描述】：
我正在寻找能够解决此问题的算法。
问题：
我有以下设定点：
我想将代表一条线（带有一些 epsilon）的点分组为一组。 因此，最佳输出将类似于：
一些注意事项：
- 该点属于唯一一条线。
- 如果该点可以属于两条线，它应该属于最强的。
- 当一条线拥有更多的归属点时，它被认为比另一条线更强。
- 算法不应覆盖所有点，因为它们可能是异常值。
- 空间包含许多异常值，可能达到总空间的 50%。
- 性能至关重要，实时是必须的。
我目前找到的解决方案：
1) 将其作为聚类问题处理：
这种方法的主要缺点是没有点之间的直接距离度量。距离度量在集群本身上（多少是线性的）。所以，我不能使用传统的聚类方法，我必须（据我所知）使用某种方法，例如，对我们的遗传算法进行聚类，其中评估发生在 while 集群上，而不是两点之间。当我瞄准实时解决方案时，我也不想使用遗传算法之类的东西。
2) 累积对然后进行聚类：
虽然很难直接对点进行聚类，但我想提取成对的点，然后尝试将它们与其他点进行聚类。所以，我在两对之间有一个可以代表线性的距离（两对是真正的 4 点）。 这种方法的缺点是如何选择这些对？如果我依赖它们之间的 Ecledian-Distance，它可能不准确，因为两点可能彼此如此接近，但它们与其他点相距甚远。
我感谢任何解决方案、建议、线索或注释。请您询问任何澄清。
附：您可以使用任何现成的 OpenCV 函数来考虑任何解决方案。
【问题讨论】：
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您看过 RANSAC 线路检测吗？但是你的线条彼此非常接近，这使得它更加困难。并且：如果你问我，我会以不同的方式对一些行进行分组。
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和/或看看不同的方法：csd.uwo.ca/~yuri/Papers/ijcv10_pearl.pdf
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非常感谢您的论文
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@Micka 我尝试了您推荐给我的 Sequential-RANSAC。结果太棒了。没想到世上还有这种事！如果您想添加答案以便我接受，或者稍后我可能会添加详细的答案以及一些示例和结果。非常感谢:)
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我很想看到自己的答案（您可以接受自己的答案），因为您自己编写了解决方案。我期待看到结果和（如果您愿意并且被允许）一些代码或算法实现提示：D
标签： opencv line grouping cluster-analysis