[Punk 0]

***************************

Вот такой метод должен работать:

 

- находим геометрические центры областей со знаком "плюс" и со знаком "минус"

 

Будьте добры, поясните нахождение геометрических центров, или укажите что почитать.

 

Вот это оно? http://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_median

Изменено 22 марта, 2013 пользователем Punk

[Гость TSerg]

Сначала уточню по вычитанию битовых изображений pixLeft[] и pixRight[]:

 

Логически раскрашиваем разностное изображение pixRes[] следующим образом:

(псевдокод аля Паскаль)

 

Это необходимо делать при частичном перекрытии объектом самого себя, что не исключено.

 

if (pixLeft[i,j] = 0) and pixRight[i,j] = 0 then pixRes[i,j] := clWhite;

if (pixLeft[i,j] = 1) and pixRight[i,j] = 1 then pixRes[i,j] := clBlack;

if (pixLeft[i,j] > pixRight[i,j]) then pixRes[i,j] := clRed;

if (pixLeft[i,j] < pixRight[i,j]) then pixRes[i,j] := clBlue;

 

cl* - условные "цвета" пикселей разностного изображения.

 

Определение центра тяжести или геометрическиго центра, что для битовых одно и то же.

 

Для "компактных" объектов может подойти примитивный способ:

X := (Xmin + Xmax)/2;

Y := (Ymin + Ymax)/2;

 

Но лучше, через дискретное интегрирование:

Координаты ц.т. изображений L и R находим как сумму координат поделенную на число точек:

 

cntL: integer; // число точек "левого" объекта - площадь в пикселях

cntR: integer; // число точек "правого" объекта - площадь в пикселях

crdLX, crdRX: integer; // координаты ц.т. "левого" объекта, pix

crdLY, crdRY: integer; // координаты ц.т. "правого" объекта, pix

 

 

for i := 0 to W-1

for j := 0 to H-1 do begin

 

if (pixRes[i,j] = clRed) or (pixRes[i,j] = clBlack) then begin

crdLX := crdLX + i + 1; crdLY := crdLY + j + 1;

Inc(cntL);

end;

 

if (pixRes[i,j] = clBlue) or (pixRes[i,j] = clBlack) then begin

crdRX := crdRX + i + 1; crdRY := crdRY + j + 1;

Inc(cntR);

end;

 

end;

 

if cnt* > 0 then

crd* := crd* / cnt*; // для приведения ц.т. в масштаб изображения

 

***

Пример детектирования расстояния

Shift - установленный сдвиг

Calc - вычисленный по алгоритму выше.

 

 

P.S.

ТС задал явные ограничения на мощность MCU и свои возможности, потому предлагается легкий алгоритм, как для MCU, так и для него.

Сложность пропорциональна N. :)

 

***

Пример графика заданного и найденного сдвигов

Наблюдаем хорошую линейность и точность до 60 pix ( после 60 pix - выход за границы и вычисления некорректны )

 

[haker_fox 60]

С уважением.

Добрый день! Почитай о функции корреляции. В книге "Без паники! Цифровая обработка сигналов", этот вопрос очень подробно рассмотрен.

 

С уважением.

Добрый день! Почитайте о функции корреляции. В книге "Без паники! Цифровая обработка сигналов", этот вопрос очень подробно рассмотрен.

[AndreyVN 0]

Здравствуйте, далек от математики, не обессудьте.

Озадачился на выходных такой проблемой: Как установить подобие двух маленьких картинок...

 

Есть довольно много методов распознавания образов, которые базируются на методах многомерной статистики.

К сожалению, это гольная математика, поэтому, даже не знаю, как объяснять дальше....

[Punk 0]

Есть довольно много методов распознавания образов, которые базируются на методах многомерной статистики.

К сожалению, это гольная математика, поэтому, даже не знаю, как объяснять дальше....

здесь я распозновать ничего не буду ибо мк не вытянет. Сегодня запустил распознавание образов на OMAP3530, он и то на своих 700х МГц подтормаживает, чего уж говорить о 8ми битниках.

 

Буду пробовать метод предложенный TSerg

[Гость TSerg]

Буду пробовать метод предложенный TSerg

 

Что непонятно - спрашивайте в этой ветке.

Алгоритм рабочий, но с ограничениями (примеры его работы я показал визуально).

Есть ньюансы по выбору метода бинаризации и помехоустойчивости.