《装箱算法》第一章 图形识别技术与算法
章节目录
- 前言
- 一、计算机异形图形如何识别？
- 1.机器扫描法
- 2.轮廓识别技术
- 二、图形数据如何储存及读取？
- 总结
前言
本章主要介绍计算机图形学中，二维的图案是如何仿人类视觉用大脑识别出物体范围，对其外部轮廓的分析，获取形状边界。
一、计算机异形图形如何识别？
二维异形图形存在无数种图案和可能，这对于人类大脑识别是非常快捷，但转化为计算机自动识别却是一项难度极大的学术问题。异形图形的识别目前已多种方式，本章主要介绍机器扫描法和轮廓识别技术及相关存储和使用。
1.机器扫描法
机器扫描法是采用扫描仪的方式将需要识别的图形按顺序的全部扫描一遍。将图形中的所有信息进行记录和分类，获取图形的主体信息。
这里会出现一个问题，当一个图形信息量非常巨大时，采用机器扫描法对硬件设备的性能要求极高，对应要求硬件成本和扫描时间都会极大的提升，所以引入了一个叫视觉拉远模糊识别技术，它是将图形降低轮廓清晰度的技术，此处不作详细介绍。
2.轮廓识别技术
轮廓识别技术是使用现成的方式进行图形的外部轮廓识别，再进行机器扫描法，可以极大的提高在扫描时所消耗的资源。
二、图形数据如何储存及读取？
首先说明本文所介绍的图形是以存储格式为位图阐述的。每一个图形中都是以像数单位排列的，每个像数单位都会相应有颜色，位置等属性信息(a x n，属性x属性数量)的记录,一个较小的图形如100 x 100像数，它的信息体量已经到达(100 x 100 x a x n)级别，在多个图形同时读取下就会出现内存溢出情况，导致机器无法正常运算。
通常，读取图形信息后我们会直接存放在临时内存中。存储的方式有很多中，其中作者尝试按以下顺序使用过List集合，Array数组，List，Dictionary数据字典等大家所熟悉的数据集，但始终不符合预计理想，普遍存在以下问题：
1、装入数据慢，每次需要重新排序；
2、读取速度效率低，时间过长或超出读取时间导致程序停止执行；
3、每次查询、修改、排序需要遍历所有数据，效率低下；
综合以上问题得到的经验分析出，常用的数据集是无法应用于图形数据集的存储。因此，作者经过学习了解到有一种叫数据压缩技术是目前最科学，最大限度存储最小量的数据。
最后，作者采用了数据压缩技术+分块数据结构+记忆宫殿记忆法，简称压缩数据块宫殿（Compress data block palaces，CDBP）有效的解决了以上问题。压缩数据块宫殿解决了不会因为图形的大小影响计算效率，并且性能稳定在单个数据块的范围内，计算速度稳定在毫秒级以下。
小编累了，待续。。。
总结
待续…
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