基于最小矩形法的柑桔横径实时检测方法研究

农产品的大小是农产品分级的重要特征之一.本文以柑桔为研究对象,对利用计算机图像处理技术检测柑桔横径的方法进行了探索。 研究了柑桔图像的平滑和边缘提取方法,比较了利用Sobel算子和跟踪虫(tracking bug)法所得到的柑桔边缘,发现跟踪虫法寻找边界的速度比用Sobel算子快,且不需要进行细化处理.为了适应实际生产中柑桔方向的随机性和外形的不规则性的要求,使柑桔尺寸检测的方法有更好的适应性,设计了一种利用柑桔的最小外接矩形(MER)求最大横径的方法,并在柑桔的外形尺寸检测中进行了验证,实际最大横径Dr与预测最大横径的相关性为0.9982,利用此方法估测果径的最大误差在1.30mm以内,最大相对误差为2.64％,平均相对误差为1.35％,GB/T12947-91鲜柑桔分级标准中均以5mm为分等标准差,故MER法的精度能满足实际生产中柑桔分级精度的要求.本研究结果不仅为进一步研究开发基于图像处理技术的柑桔品质检测系统打下了基础,而且可用于对其他农产品进行检测.

基于最小矩形包围的图像归一化研究

图像匹配方法要求比对图像灰度、比例和朝向一致。运动目标朝向随机不确定,影响准确匹配识别目标。提出最小矩形包围归一化方法,通过求最小矩形包围时的图像旋转角度,能够将匹配图像朝向归一化为相同的方向。实验表明,提出的方法能够有效解决匹配图像方向不一致问题。

一种提取目标图像最小外接矩形的快速算法

在图像分类与识别算法研究中,目标几何特征的提取通常需要计算目标图像的最小外接矩形以获取长、宽等属性。针对该特点,提出一种利用顶点链码与离散格林理论相结合的方式提取目标图像的最小外接矩形的算法。该算法只需根据顶点链中垂直或水平方向上的点坐标即可求出目标的面积、形心和主轴。基于顶点链码和离散格林的主轴法和旋转法可快速求出目标的最小外接矩形。实验结果表明,旋转法的运算速度是现有算法的2倍左右,主轴法的速度又比旋转法快速2倍左右。

利用重心原理的图像目标最小外接矩形快速算法

提出了一种基于重心原理的求取目标最小外接矩形的快速算法——寻找主轴法。利用重心原理确定水平主轴与垂直主轴的初始位置和旋转中心,根据水平主轴确定目标的初始外接矩形,在水平主轴和垂直主轴构成的锐角区域内,旋转外接矩形,找到面积最小的外接矩形,作为寻优目标。该算法利用重心原理确定的主轴初始位置非常有效,缩小了搜索区间,减少了整个寻优过程中的旋转次数,并且仅旋转用直线方程表示的主轴,大大减少了运算量,有效提高了运算速度,可以快速找到目标的最小外接矩形。

一种获取图像区域最小外接矩形的算法及实现

给出了二值数字图像区域外接矩形的一种获取算法。对于图像方形点阵中的8近邻的情形,建立了标定区域边界的基本图,通过自动标定区域边界取得其像素点集,最后给出了获取图像区域最小外接矩形的实现方法。

基于最小外接矩形的珠宝定位技术研究

图像中不规则物体长宽属性较难统一,且传统的检测算法不够精确。针对该问题,提出一种自动定位检测算法。该算法通过目标主轴方向估计求出珠宝最小外接矩形,根据主轴确定目标的初始矩形,以初始矩形的几何中心为旋转中心对其进行旋转,从而找到最优矩形姿态,并平移优化旋转后的矩形,实现对珠宝轮廓的最终定位。实验结果表明,与现有检测不规则物体最小外接矩形的算法MBR相比,该算法对于珠宝轮廓的定位更加准确。

基于最小包络矩形的不规则凸多边形的三角形处理算法

针对最小矩形包络算法处理不规则多边形时包络率低并造成板材使用率低的现象,在最小矩形包络算法基础上,提出三角形处理法。通过包络求解、分类、组合三个环节将不规则凸多边形转化成矩形,并采用遗传算法及最低水平轮廓算法进行矩形排样。通过对比实验,验证了三角形处理算法提高板材使用率的有效性。

一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法

为了提高提取植物叶片最小外接矩形的计算效率与精确度,提出一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法。该算法首先使用Canny算子提取叶片轮廓,然后使用基于平面扫描法的Graham算法构造叶片轮廓凸包,最后提取叶片最小外接矩形。仿真实验结果表明:在Flavia植物叶片数据库中进行测试,该算法优于旋转法、顶点链码法。

基于零件轮廓形心与最小外接矩形的图像配准方法

针对机械零件大批量测量时图像精确配准的难题,本文提出了一种基于机械零件图像边缘轮廓形心与最小外接矩形的图像配准方法。该方法通过确定图像边缘轮廓的形心位置以及最小外接矩形特殊边与坐标轴的夹角,得到图像的仿射变换参数,从而完成机械零件图像的配准工作。实验表明,该方法用于机械零件图像配准可达到像素级精度要求,并具有速度快的特点。

一种快速提取植物叶片最小外接矩形算法

图像几何特征如矩形度等是图像分类与识别的重要依据之一,提取目标图像最小外接矩形具有重要的应用价值。本文提出和研究一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法。首先从水平和垂直两方向扫描植物叶片图像确定初始外接矩形,以初始外接矩形中心点作旋转中心点,确定主轴位置。然后不断旋转和平移主轴确定边界,通过比较边界所围区域面积的大小寻优到面积最小的外接矩形。使用Flavia数据库实验结果表明,算法运算量小,能快速有效地提取植物叶片最小外接矩形。

一个求解多边形最小面积外接矩形的算法

多边形最小面积外接矩形是地理信息系统和图形学领域一个极其有用的工具,但是其精确求解过程比较困难。首先证明了一个多边形的最小面积外接矩形必定过该多边形凸包的一条边,然后基于该思想提出了一个计算多边形最小面积外接矩形的算法,并对算法的效率进行了分析。最后给出了算法的实验算例,进一步说明了算法的可行性与可靠性。

基于最小外接矩形的牛角椒大小分级研究

为实现用机器取代人工对牛角椒进行大小分级,针对牛角椒的外形近似弧的特点,设计一个基于图像处理的牛角椒大小分选系统。研究选取100个某一品种的牛角椒,首先对牛角椒进行拍摄,然后将拍摄的图像进行图像预处理,提取辣椒边缘,并去除辣椒柄,最后对去柄后的边缘通过最小外接矩形的方法得到矩形的4个顶点坐标,再选取1个牛角椒中点,计算出牛角椒的弧形长度。将牛角椒的系统检测大小与实际大小进行比较,系统检测的辣椒分级正确率为95%,研究结果为牛角椒大小自动分级提供了参考。

基于凸包及最小面积外接矩形的QR码定位

如何提高二维码图像定位的精度和效率,其关键在于位姿算法。提出了一种快速提取QR条形码位置和角度信息的方法,该算法首先对QR码图像进行预处理,包括灰度化、二值化和二维旋转变换,接着获取初始化后图像边缘的一系列点,并称之为一组点集,计算该点集的凸包及其最小面积外接矩形,从而检测出位置信息和角度信息。实验结果表明,这种方法可以快速确定条码的位置和所在区域,比传统的Hough变换法更加精确快捷,减少占用的系统资源。

求多边形最小包容矩形的遗传算法

建立了求任意多边形包容矩形的数学模型 ,将求最小包容矩形问题转化为函数优化问题 。

基于最小外接矩形的集料颗粒形状特征快速评价方法研究

针对集料颗粒形状传统测量方法速度慢、效率低的不足,应用格雷厄姆算法将复杂图像进行凸壳处理,采用改进的凸壳边界旋转法,提出了一种基于最小外接矩形的集料颗粒形状特征的快速评判方法,并结合实例对两种评价方法从算法求解、耗时缩短率以及测量误差等方面进行了对比分析。结果表明:基于最小外接矩形的集料颗粒形状特征快速评价测量误差极小,平均相对误差为2.40%,且快捷、方便,可应用于批量集料颗粒的形状特征评价。

基于位图的排样多边形最小包络矩形求解

针对利用位图表示的二维多边形零件排样问题,给出其最小包络矩形的定义、特征、原理以及具体实现方法,最终利用MATLAB编程完成任意多边形最小包络矩形求解。实例表明该方法简捷、快速,可靠性强,可为任意多边形排样问题的解决、优化提供便利。

最小矩形法屏幕截图

最近在看黑防出版的《黑客编程UP2U》，看到远程控制部分提到了最小矩形法屏幕截图，细细读来发现有点意思。于是自己对照琢磨了一下就有了本文。

基于最小包围面积矩形的密封条截面轮廓缺陷检测方法

针对汽车密封条截面轮廓缺陷检测的技术需求,采用机器视觉检测方法获取截面轮廓形状,提出了基于最小包围面积矩形和基于角度直方图的联合配准方法,然后提取配准图像骨架,利用其公差带特征值判断缺陷,并通过实验验证理论方法的可行性和系统的有效性;试验证明,检测正确率平均值为93.5%,略高于人工检测的正确率90%。

最小包容矩形的高精度算法与编程

针对任意平面多边形,本文运用解析的方法建立了求取最小包容矩形的数学模型和目标函数,将求最小包容矩形的问题,转化成为求函数最优解的问题,从而求得最小包容矩形及各边的直线方程、各边的长度,直接用于生产加工作业。

矩形Steiner最小树布线灵活度

矩形Steiner最小树(RSMT)的布线灵活度影响其结构变形能力,直接影响芯片布线的收敛性.文中从树边形态、结构固有变形和拓扑变形3方面对线网的RSMT的布线灵活度进行刻画,给出了更能反映RSMT结构变形能力的计算模型.针对布线灵活度的"瓶颈"问题,提出了拥挤驱动的RSMT布线灵活度挖掘算法:根据树形的最短布线路径布线可能情况,定义了树边的布线灵活度;进而考虑RSMT结构中所有树边布线灵活度的组合情况和RSMT拓扑的变形性,得到RSMT布线灵活度.实验结果表明:将计算模型应用到拥挤驱动的RSMT布线灵活度挖掘算法,良好地改善了布线拥挤;将该挖掘算法应用到FastRoute4.1总体布线算法中,能够缩短14%的运行时间.