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02.02.2015

normalized-rgb

Filed under: Allgemein — Tags: , — Thomas @ 11:02

Als ich gestern etwas mit OpenCV gearbeitet habe, bin ich auf eine
interesannte Seite gestossen [1] . Es wird dort von normailsierten RGB
geredet. Dabei wird getrennt für jeden Kanal, der Pixelwert durch die
Summe des Pixels über alle 3 Kanäle geteilt.

R’ = R/(R+G+B)
G’ = G/(R+G+B)
B’ = B/(R+G+B)

Dabei geht die Lichtinformation im Bild verloren. Ich finde das eine
interesannte Ausgangslage für weitere Berechnungen. Oft ist doch nur die
Farbe einzelner Objekte wichtig, nicht aber wie sie beleuchtet wurden.

Es sind nur noch 2 Byte pro Pixel, statt 3 Byte, notwenig.
R' + G' + B'=1
B' = 1 - R' - G'

Ein Angabe von 2 der 3 Werte ist also hinreichend. Damit kann der Farbort
charakterisiert werden, nicht aber die absolute Intensit¨t des Farbreizes. Das
heißt die Länge des Farbvektors wird nicht angegeben.

[1] http://www.aishack.in/tutorials/normalized-rgb/

04.01.2015

Detecting undesired lines

Filed under: Allgemein — Tags: — Thomas @ 22:01

Sehr nette Idee. Müsste man nur noch herausfinden wie man diese Cluster erkennt.

SOME ASPECTS OF PATTERN RECOGNITION BY COMPUTER
by ADOLFO GUZMAN-ARENAS
B.S., Instituto Politecnico Nacional (Mexico), 1965;

"The alpha-Lambda transformation.
The following scheme is useful in detecting undesired lines when dealing with rectliniear bodies. Given an array containing elementary segments (a small number of points plus a direction associated to them), as indicate in figure 'LITTE SEGMENTS', as we associate with each segment a pair of numbers, alpha is the angle that this segment forms with the x-axis, and lambda if the distance of the (extended) line from the origin.

That is to say, we convert the figure to an array of points (see figure 'CLUSTERING'). In the alpha-lambda space, points which fall close together are over the same line, so that frequency count will eliminate the spurious segments, as desired. Clouds with the same alpha are parallel lines, and this fact could be used in order to look for parallel lines.

Smooth curved lines could also be detected by this method, if we use a fancier criteria for the detection of clusters (1).

(1) Work in the area is:
1. Evan L. Ivie. PhD Thesis [18].
2. Probably a conventional pattern clasifier will do it. See N. J. Nilsson [26].

[18] Ivie, E. L., Search Procedures based on Measure of Relatedness Between Documents, Project MAC Technical Report MAC-TR-29 (M.I.T. Ph.D. Thesis), June 1966.
[26] Nilsson, N.J., Learning Machines, McGraw Hill, 1965."

littelsegments

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