计算机视觉特征检测与匹配线和消失点

2024-05-10 05:03:19

虽然边缘和一般曲线适合描述自然物体的轮廓，但人造世界充满了直线。检测和匹配这些线条可用于各种应用，包括建筑建模、城市环境中的姿态估计以及打印文档布局的分析。

从一些将曲线近似为分段线性折线的算法开始到霍夫变换，它可以用来将边缘分组为线段，甚至跨越间隙和遮挡。最后了解如何将具有共同消失点的 3D 线组合在一起。这些消失点可用于校准相机并确定其相对于正面体场景的方向。

1、逐次逼近(Successive approximation)

将曲线描述为一系列 2D 位置 $x_i = x(s_i)$ 提供了适合匹配和进一步处理的一般表示。然而，在许多应用中，最好用更简单的表示来近似这种曲线，例如，作为分段线性折线或作为 B-spline 曲线。

多年来已经开发了许多技术来执行这种近似，这也称为线简化。最古老和最简单的方法之一是 Ramer (1972) 和 Douglas 和 Peucker (1973) 提出的方法，他们在离连接两个端点的线最远的点（或当前粗多折线近似）处递归地细分曲线。 Hershberger 和 Snoeyink (1992) 提供了一种更有效的实现方法，并且还引用了该领域的一些其他相关工作。

一旦计算了线简化，就可以使用它来逼近原始曲线。如果需要更平滑的表示或可视化，可以使用近似或插值样条或曲线

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