कहाँ pic1.xs,pic1.ys छवि संकल्प है। तो जैसा कि आप देख सकते हैं कि मैं कोणों की पूरी श्रृंखला को कवर नहीं करता लेकिन मुझे लगता है कि यह उन किनारे के मामलों पर काम नहीं करेगा (क्षैतिज दिशाओं के नजदीक)। ऐसे मामलों के लिए आपको इसके बजाय वर्टिकल लाइनों पर ऐसा करना चाहिए और इसके बजाय x=y0+x*dy का उपयोग करना चाहिए।
यहाँ सी ++ स्रोत मैं के साथ ऐसा किया:
picture pic0,pic1;
// pic0 - source img
// pic1 - output img
int x,y,h,s,v,px,pn,*p;
color c;
// copy source image to output
pic1=pic0;
pic1.save("cornbot0.png");
// create brown stuff mask
for (y=0;y<pic1.ys;y++) // scan all H lines
for (x=0;x<pic1.xs;x++) // scan actual H line
{
c=pic1.p[y][x]; // get pixel color
rgb2hsv(c); // in HSV
h=WORD(c.db[picture::_h]);
s=WORD(c.db[picture::_s]);
v=WORD(c.db[picture::_v]);
// Treshold brownish stuff
if ((abs(h- 20)<10)&&(abs(s-200)<50)) c.dd=255; else c.dd=0;
pic1.p[y][x]=c;
}
pic1.save("cornbot1.png");
pic1.smooth(10); // blur a bit to remove small clusters as marked
pic1.save("cornbot2.png");
// compute centers of gravity
p=new int[pic1.ys]; // make space for points
for (y=0;y<pic1.ys;y++) // scan all H lines
{
px=0; pn=0; // init center of gravity (avg point) variables
for (x=0;x<pic1.xs;x++) // scan actual H line
if (pic1.p[y][x].dd>=150) // use marked points only
{
px+=x; pn++; // add it to avg point
pic1.p[y][x].dd=0x00004080; // mark used points (after smooth) with Aqua
}
if (pn) // finish avg point computation
{
px/=pn;
pic1.p[y][px].dd=0x00FFFFFF;// mark it by White
p[y]=px; // store result for line regression
} else p[y]=-1; // uncomputed value
}
// regress line
approx x0,dx;
double ee;
for (x0.init(-pic1.xs,pic1.xs<<1,100,3,&ee); !x0.done; x0.step()) // search x0
for (dx.init(-10.0 ,+10.0 ,1.0,3,&ee); !dx.done; dx.step()) // search dx
for (ee=0.0,y=0;y<pic1.ys;y++) // compute actua solution distance to dataset
if (p[y]!=-1) // ignore uncomputed values (no brown stuff)
ee+=fabs(double(p[y])-x0.a-(double(y)*dx.a));
// render regressed line with Red
for (y=0;y<pic1.ys;y++)
{
x=double(x0.aa+(double(y)*dx.aa));
if ((x>=0)&&(x<pic1.xs))
pic1.p[y][x].dd=0x00FF0000;
}
pic1.save("cornbot2.png");
delete[] p;
मैं छवियों के लिए अपने खुद के picture वर्ग उपयोग करती हैं इसलिए कुछ सदस्य हैं: की
xs,ys आकार पिक्सेल में छविp[y][x].dd(x,y) के रूप में स्थिति 32 बिट पूर्णांक प्रकारp[y][x].dw[2] पर पिक्सेल 2 डी क्षेत्रों(x,y) के रूप में स्थिति 2x16 बिट पूर्णांक प्रकार पर पिक्सेल है
p[y][x].db[4] है आसान चैनल पहुँच के लिए 4x8 बिट पूर्णांक प्रकार के रूप में (x,y) स्थिति में पिक्सेलclear(color) - साफ करता है पूरी छविresize(xs,ys) - नए संकल्प- करने के लिए छवि का आकार बदलता है
bmp - VCL समझाया GDI
smooth(n) कैनवास का उपयोग के साथ बिटमैप - तेज छवि को धुंधला n बार
आप आगे विभाजन क्षेत्र और स्थिति के आधार पर (छोटे समूहों को हटाने) के साथ इस सुधार कर सकते हैं। इसके अलावा आप पड़ोसियों के बीच औसत बिंदुओं में बहुत बड़े चोटियों को नजरअंदाज कर सकते हैं। इसके अलावा आप आकाश का पता लगा सकते हैं और पूरे क्षेत्र को अनदेखा कर सकते हैं जहां आकाश मौजूद है।
[edit1] चिकनी
यह कैसे मेरे चिकनी दिखता है की तरह है:
void picture::smooth(int n)
{
color *q0,*q1;
int x,y,i,c0[4],c1[4],c2[4];
bool _signed;
if ((xs<2)||(ys<2)) return;
for (;n>0;n--)
{
#define loop_beg for (y=0;y<ys-1;y++){ q0=p[y]; q1=p[y+1]; for (x=0;x<xs-1;x++) { dec_color(c0,q0[x],pf); dec_color(c1,q0[x+1],pf); dec_color(c2,q1[x],pf);
#define loop_end enc_color(c0,q0[x ],pf); }}
if (pf==_pf_rgba) loop_beg for (i=0;i<4;i++) { c0[i]=(c0[i]+c0[i]+c1[i]+c2[i])>>2; clamp_u8(c0[i]); } loop_end
if (pf==_pf_s ) loop_beg { c0[0]=(c0[0]+c0[0]+c1[0]+c2[0])/ 4; clamp_s32(c0[0]); } loop_end
if (pf==_pf_u ) loop_beg { c0[0]=(c0[0]+c0[0]+c1[0]+c2[0])>>2; clamp_u32(c0[0]); } loop_end
if (pf==_pf_ss ) loop_beg for (i=0;i<2;i++) { c0[i]=(c0[i]+c0[i]+c1[i]+c2[i])/ 4; clamp_s16(c0[i]); } loop_end
if (pf==_pf_uu ) loop_beg for (i=0;i<2;i++) { c0[i]=(c0[i]+c0[i]+c1[i]+c2[i])>>2; clamp_u16(c0[i]); } loop_end
#undef loop_beg
#define loop_beg for (y=ys-1;y>0;y--){ q0=p[y]; q1=p[y-1]; for (x=xs-1;x>0;x--) { dec_color(c0,q0[x],pf); dec_color(c1,q0[x-1],pf); dec_color(c2,q1[x],pf);
if (pf==_pf_rgba) loop_beg for (i=0;i<4;i++) { c0[i]=(c0[i]+c0[i]+c1[i]+c2[i])>>2; clamp_u8(c0[i]); } loop_end
if (pf==_pf_s ) loop_beg { c0[0]=(c0[0]+c0[0]+c1[0]+c2[0])/ 4; clamp_s32(c0[0]); } loop_end
if (pf==_pf_u ) loop_beg { c0[0]=(c0[0]+c0[0]+c1[0]+c2[0])>>2; clamp_u32(c0[0]); } loop_end
if (pf==_pf_ss ) loop_beg for (i=0;i<2;i++) { c0[i]=(c0[i]+c0[i]+c1[i]+c2[i])/ 4; clamp_s16(c0[i]); } loop_end
if (pf==_pf_uu ) loop_beg for (i=0;i<2;i++) { c0[i]=(c0[i]+c0[i]+c1[i]+c2[i])>>2; clamp_u16(c0[i]); } loop_end
#undef loop_beg
#undef loop_end
}
}
यह बस औसत 3 पिक्सल
(x,y)=(2*(x,y)+(x-1,y)+(x,y-1))/4
और उस
साथ भी ऐसा ही करने के बाद वजन (x,y)=(2*(x,y)+(x+1,y)+(x,y+1))/4
छवि के स्थानांतरित होने से बचने के लिए 210 । तब यह पूरी चीज n गुना लगी है और यह सब कुछ है। आप इस मामले में क्लैंप और पिक्सेल-प्रारूप विकल्पों को अनदेखा कर सकते हैं, यह pf==_pf_rgba है लेकिन यह वैसे भी केवल एक चैनल का उपयोग करता है ...dec_color,enc_color बस अनपॅक करें, 8 बिट चैनलों पर छंटनी और ओवरफ्लो समस्याओं से बचने के लिए चर के सरणी से रंगीन चैनलों को पैक करें और कोड को थोड़ा बेहतर (सरल पिक्सेल प्रारूप समर्थन के लिए)
बीटीडब्ल्यू चिकनी आधार है एक ही
0.00 0.25 0.00
0.25 0.50 0.00
0.00 0.00 0.00
और
0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 0.25
0.00 0.25 0.00
रॉ इमेज 
हिस्सों में बंटा हुआ छवि 
साथ घुमाव के रूप में मैं सवाल है कि एक सटीक सूत्रीकरण (कई उपयोगी "दृष्टि/सीखने" जैसी समस्याओं) बहुत व्यापक नहीं है पर विचार करेंगे। मेरी इच्छा है कि उन्हें समर्पित एक और नेटवर्क साइट थी, लेकिन मुझे कोई नहीं मिला। –
सभ्य आकार का एक औसत फ़िल्टर, 9x 9 की तरह अधिकांश चीजों से छुटकारा पाना चाहिए। आप अधिकतम और न्यूनतम फ़िल्टर को गठबंधन करने का भी प्रयास कर सकते हैं। – Piglet
@ पिगलेट धन्यवाद। मैं छोटे कण से छुटकारा पाने के लिए आपके सुझाव के रूप में मध्य फ़िल्टर लागू करता हूं। संपादित पोस्ट देखें। –