如何在 OpenCV 中找到极性形状矩阵

【问题标题】：How to find polar shape matrix in OpenCV如何在 OpenCV 中找到极性形状矩阵
【发布时间】：2013-06-15 18:01:00
【问题描述】：

我正在实现基于形状描述符的分类。我已经实现了凸包、代码链和傅立叶并获得了成功的结果。现在我试图找到polar shape matrix。下图显示了一个示例。如果一个扇区中超过一半的像素是该形状的，那么我将其存储为 1，否则存储为 0。现在我的问题是，如何扫描扇区？ Image 显示了极坐标的示例。

【问题讨论】：

我基本上想知道如何遍历一个扇区。

标签： opencv classification shape polar-coordinates feature-descriptor

【解决方案1】：

尝试找出包含不变测度的近似形状。然后，您通过在几何变形下保持相同值的这些度量进行比较。例如，如果您没有复杂变形（欧几里得），您可以找到一个三角形的长度比不变，或者如果您有仿射变形（see this paper it may be useful : ），您可以找到一个重心坐标，并且交叉比率可能是最多的复杂变形（投影），请参阅此页面cross ratio

【讨论】：

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