2012-04-27 17 views

答えて

4

まず、私はあなたの質問が重複しているので閉じなければならないと私は親切に同意すると言います。しかし、このような単純な問題のために過剰なものであるため、答えはあまり好きではありません。

私が希望:

  • はすべて接続緑の塊を探します。これは完全に自明ではないが、それほど難しいことでもない。
  • 各ブロブについて、最小のx座標と最大のx座標を持つ点を見つけ、yを同じにします。次に、blobのバウンディングボックスの寸法を簡単に取得します。 xとyの次元が異なる場合は、円がありません。ただし、ピクセルで円を描くと円が不完全になるため、小さな違いを考慮する必要があります。
  • 最後に、円がある場合、境界ボックスの中心は(ほぼ)円の中心になり、半径は境界ボックスの幅の半分になります。このような円を描き、緑のピクセルがサークルの内外にどれだけ収まるかを確認できます。もう一度、あなたはいくつかの不完全さを許さなければなりません。
3

さて、Neuroph Framework(Java Neural Network Framework)を試すことができます。

http://neuroph.sourceforge.net/

その非常に良いAPIが、漁獲量があります。認識は、サークルから抽出している画像の「​​明るさ」に依存します。このフレームワークの著者に連絡することができます。彼はベオグラード大学の博士課程の学生であり、Artificallの知的資格の助手も務めています。

私は私があなたを助け:)

1

あなたはRadon Transformで画像データを解析し、水平線のために結果画像をスキャンすることによって、独自のメソッドを実装してみてくださいことを願っています。