最小外接矩形

摘要： 传统的自动报靶系统对于连发射击到靶板上的重叠弹孔检测率低,通常基于图像处理的自动报靶系统对重叠弹孔会识别成一个弹孔,漏检率高,为此提出一种基于改进最大类间方差法(Otsu法)的靶板重孔检测方法。采用改进Otsu法的弹孔识别方法将重叠弹孔与背景分割,再用两遍扫描法对分割后的图像进行处理,得到重叠弹孔区域,最后采用最小外接矩形法定位重孔区域的两个弹孔中心。结果表明:与传统霍夫变换相比,所提方法能有效定位重孔的两个弹孔中心和计算出中心坐标;该方法计算复杂度低,在缩短计算时间的同时还提高了弹孔中心定位的精确度,对于重合度不大于88.73%的重孔,弹孔中心测量误差不大于3像素,提高了对靶孔的检测精度。

摘要： 为了实现对汽车表面缝隙尺寸的快速检测以保证整车的使用性能,提出了一种基于最小外接矩形的缝隙尺寸检测方法。对双目相机进行标定并获取缝隙图像之后,对缝隙图像进行去噪、边缘检测的预处理,通过最小外接矩形定位缝隙并进行固定点匹配,使用最小二乘法实现对特征点的三维重建,最终实现了对汽车表面缝隙尺寸的检测。以大众汽车的车身缝隙为检测对象,检测数据分析基于VS2017和OpenCV实现,检测结果的相对误差为2.4%。试验结果表明:提出的缝隙检测方法有望满足对于汽车车身缝隙尺寸检测精确、高效的要求。

摘要： 为了解决基于激光雷达(LiDAR)点云杆塔倾斜检测方法鲁棒性低、自动化程度差等问题,利用杆塔塔身结构呈标准四棱台的特点,提出一种基于杆塔塔身分层投影提取中轴点的激光点云杆塔倾斜检测算法。首先将杆塔点云沿高程方向进行分层,求取分层点云的最小外接矩形,确定外接矩形中心为杆塔中轴点;其次利用外接矩形的面积、比例变化过滤塔头、高低腿等非对称杆塔结构,以及外接矩形四边内切点高程值进行缺点、噪点检验,在杆塔中轴线拟合之前剔除可检测的偏移点;最后在空间直线拟合中引入抗差估计,通过选权迭代的方式抑制其余偏移点对空间直线拟合的影响。结果表明,该方法在不同塔型、不同点云密度下均有较好的适应性,在缺点、噪点情况下抗粗差能力强,与实测值对比偏差小于0.90‰。该算法具有较强的工程实用价值。

摘要： 为提升现有图像测量技术的工程应用价值,针对车身车间现场薄板类零件孔位测量问题,基于二维图像处理技术提出了一种可直接借助智能手机完成零件孔位大小及间距测量的方法;该方法引入测量基准贴纸实现比例尺功能,并且通过手机镜头去畸变算法提升测量精度;借助Canny边缘检测算子得到待测量孔位外边缘轮廓,使用形态学算法去除干扰;最后计算孔位外围边缘最小外接矩形长宽及中心连线的距离,得到孔位的几何尺寸;两个实验案例表明提出方法所得孔位大小及间距绝对误差小于0.4 mm,能够作为车间现场测量公差较大孔位工作的一种补充手段。

摘要： 深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题。本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路。首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩形进行筛选,选取最合适的最小外接矩形边线段作为新的边界轮廓,以提高提取的精度。对多幅遥感影像进行了实验,结果表明,本文所提出的方法提高了深度学习提取的建筑物边界轮廓准确性,能更逼近真实建筑物的边界轮廓。

摘要： 深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题.本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路.首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩形进行筛选,选取最合适的最小外接矩形边线段作为新的边界轮廓,以提高提取的精度.对多幅遥感影像进行了实验,结果表明,本文所提出的方法提高了深度学习提取的建筑物边界轮廓准确性,能更逼近真实建筑物的边界轮廓.

摘要： 以轴承圆柱滚子为研究对象,提出一种基于机器视觉的圆柱滚子尺寸检测方法,利用圆柱滚子的图像实现圆柱滚子直径与长度的同步检测.首先,对相机拍摄的圆柱滚子照片做预处理:使用灰度线性变换提高圆柱滚子与背景的对比度,再使用二值化阈值分割方法实现圆柱滚子图像的获取;然后采用Canny算子检测圆柱滚子边缘,为了获得圆柱滚子的直径与长度值,最后运用最小外接矩形拟合边缘.经过与人工检测结果对比,证明该检测方法检测结果准确.

摘要： 针对传统的舰船检测算法无法有效避免旁瓣效应对结果的影响,及多考虑舰船与背景之间的灰度对比度而未充分利用SAR影像上目标对象的几何特征造成检测精度较低的问题,提出了一种基于舰船多特征的目标检测算法.该方法利用方位角估算法与逐步逼近法剔除旁瓣效应对计算目标对象几何特征(面积、长宽比和矩形度)及灰度对比度特征的影响,利用变异系数法赋予4个特征不同的权重,计算出目标对象的置信度,选取最佳置信阈值,剔除非目标对象,优化检测结果.利用Sentinel-1影像数据对算法进行了验证,并将其与双参数CFAR算法和KSW双阈值算法进行了对比实验.实验结果表明:对于3张背景复杂度不同的影像,所提出的算法质量因子均超过了0.7且耗时最短,同时对于背景较为复杂的影像仍能保持较好的检测性能.

摘要： 针对槽罐车内壁焊缝背景影响缺陷分割的问题,提出一种基于边缘检测的方法提取出焊缝区域.对槽罐车内壁图像进行灰度化、高斯滤波去噪等预处理;用Canny算子获取到焊缝的边缘细节,采用一系列形态学处理方法把焊缝边缘连接成一个区域,并用最大面积法去除周围噪声,初步提取到焊缝区域;求焊缝区域的最小外接矩形,将最小外接矩形的四个顶点坐标用到槽罐车焊缝原图像,提取出完整的焊缝区域;采用"旋转法"解决倾斜焊缝的提取问题.

摘要： 苹果的采后分级能够提高其经济价值和市场竞争力,为了实现基于重量的无接触苹果智能分级,提出了基于机器视觉的苹果重量检测方法.首先,采集苹果图像进行预处理,得到平滑无噪声的苹果二值图像.然后,用最小外接矩形方法获得苹果的横径和纵径等主要几何外形特征,建立以苹果外形几何特征为参数的重量检测回归模型.结果表明,苹果重量检测值相对误差低于2％,最大绝对误差不超过4 g,检测准确性较高.采用非接触式的检测可以克服传统机械式接触对苹果造成的损害,能保证分级后苹果的质量,满足苹果分级生产要求.

摘要： 瓜科嫁接苗子叶方向的正确识别,是贴接式嫁接机自动供苗的关键技术之一.本文研究了在自然光照条件下,对白籽南瓜幼苗子叶方向的识别方法.首先利用L*a*b*颜色空间模型a*通道获取幼苗图像的灰度图;然后通过自动阈值,孔洞填充,形态学运算和面积阈值等方法实现对目标幼苗区域的图像分割;最后通过获取目标幼苗的最小外接矩形,求取矩形长轴与水平线之间的夹角,获得幼苗子叶方向.利用该方法对50幅幼苗图像进行处理,识别成功率为90％,绝对误差最大为3.46°,最小为0.38°.研究结果表明,该方法可简单有效地识别自然光照条件下,单株瓜科嫁接苗的子叶方向,为贴接式嫁接机实现全程自动化提供了基础。

摘要： 发明公开了一种位置优先并维护最小外接矩形的KD树构建方法，该方法特点是：（1）在选择划分维度时优先选择空间维度即经度和纬度，当划分后的数据集所包含的对象数目小于一个指定的参数θ后，其后的划分使用全部的维度；（2）在非叶节点上维护一个最小外接矩形即MBR来界定以当前节点为根节点的子树中所包含的数据节点在各个维度上的上下界。由于一种位置优先的本发明LPKD树的构建过程对空间维度进行了优先划分，并且非叶节点维护了一个最小外接矩形MBR，这使得在使用本发明的LPKD树进行基于位置的个性化服务匹配（比如为用户推荐最喜欢的餐馆或者酒店）时，可以快速对最不相关的POI进行有效的剪枝，从而为基于位置的个性化服务的实时性提供有力的保证。

摘要： 基于坐标旋转最小外接矩形的光学遥感图像船只方向特征提取。本研究提出基于坐标旋转最小外接矩形的光学遥感图像船只方向特征提取，采用了旋转坐标轴的方法，通过提取船只的最小外接矩形，高效准确地获取目标的朝向、长、宽等方向特征。第一步先进行图像预处理获取目标的单像素边缘，作为目标方向特征提取的有效参考区域。第二步、针对获取的边缘轮廓图像，采用象限划分的策略进行目标朝向初判，该步骤的目的在于限制最小外接矩形搜索范围，提高算法效率；第三、在上一步目标初判范围的限制下，搜索范围内的最小外接矩形，并基于最小外接矩形进行船头朝向初判。最后，利用提取获得的最小外接矩形来提取目标长、宽、朝向等船只方向相关特征。

摘要： 本申请公开了一种基于自适应分段最小外接矩形的街景影像检索方法及装置，涉及地理信息技术领域，可以较大程度提高街景影像检索效率。其中方法包括：获取输入的检索点坐标；参照所述检索点坐标，查询在预设检索结构中是否存在包含检索点的最小外接矩形，其中，所述预设检索结构中包含街景影像采集轨迹自适应分段后得到的每段轨迹对应的最小外接矩形，每个最小外接矩形内包含多张街景影像；若存在，则查询在包含所述检索点的最小外接矩形中是否存在与所述检索点对应的街景影像；根据查询结果确定街景影像检索结果。本申请适用于街景影像检索。

摘要： 本发明公开了一种基于建筑物水平轮廓最小外接矩形的迎风面密度计算方法，首先，将待测区划分为K个格网；其次，遍历格网，提取出第k个格网与建筑物水平轮廓相交的部分，所得结果记为集合D

摘要： 本发明涉及目标检测、图像处理技术领域，且公开了调用第三方库函数求解最小外接矩形的正确性验证方法，第一步：第三方求解最小外接矩形的函数计算结果正确性验证；第二步：第三方函数计算结果错误情况下系统自我修复。该调用第三方库函数求解最小外接矩形的正确性验证方法，通过正确性验证和修正两个过程来保证调用第三方库函数，从而实现的功能正常运行，即便第三方库函数失效程序功能也可以正常运行。

摘要： 本发明公开一种基于最小外接矩形变体的七段式数显仪表识别方法，采用了最小外接矩形变体算法，准确提取出数显仪表的数字区域，从而为七段式特征数字识别提供了保障，有效地解决了因噪声、旋转而造成的数字误检，提高了数字识别的鲁棒性和精确性。

摘要： 本发明公开了一种色选机物料图像的最小外接矩形框的快速定位方法，属于视觉定位领域，涉及最小外接矩形框技术，通过图像获取模块对物料图像进行获取；补偿判断模块对获取的物料图像进行补偿判断；以及内边补偿模块对需要补偿的物料图像进行补偿；角度旋转模块对内边补偿模块或补偿判断模块发送的物料图像或补偿物料图像进行旋转；快速定位模块完成对物料图像的最小外接矩形框的快速定位。通过补偿的方式将内边消除，弥补成为完全外边的方式，减小了确定最小外接矩形框的难度。通过利用外边或补边的数量进行旋转，避免了按照角度进行旋转的次数，减小了最小外边矩形框定位的工作难度与工作量。

摘要： 本发明公开了一种基于最小外接矩形垂直内距离比例的形状描述与检索方法，改善了现有技术中传统描述子方向性仍有缺陷的问题。该发明含有以下步骤，提取出目标图像的边缘特征，采用轮廓提取算法提取轮廓特征；根据提取出目标图像的轮廓特征，构造最小外接矩形；轮廓上某一点向最小外接矩形的四个边作垂线，形成轮廓点垂直内距离集合，计算所有轮廓点的垂直内距离比例，作为垂直内距离比例描述子；将轮廓点垂直内距离比例划分为K个网格，平滑归一化每一个网格，形成特征描述矩阵；采用L1范数度量每列垂直内距离比例特征描述矩阵之间的距离，得到代价矩阵；采用动态规划算法对代价矩阵进行相似度匹配。该技术可提升形状检索的性能，更适用于大规模的形状检索。

摘要： 本发明公开了一种基于最小外接矩形的汽车表面缝隙尺寸检测方法及其应用，步骤为：通过双目相机拍摄汽车表面缝隙的图像；对缝隙图像进行预处理，获得缝隙的边缘图像；在获得缝隙边缘的基础上采用旋转卡壳法来确定缝隙轮廓的最小外接矩形，以最小外接矩形的四个顶点为基础，将两条缝隙线等分为n段，从而在每条缝隙上得到n+1个特征点，进行固定点的匹配；根据双目相机的内外参数对匹配点对进行三维重建，并对缝隙线进行空间旋转，从而求出缝隙宽度与面差。本发明的汽车表面缝隙尺寸检测方法，将图像处理技术与机器视觉技术相结合，采用最小外接矩形对汽车表面缝隙尺寸进行检测，检测无伤，其检测精度高、检测成本低廉、检测效率高、操作便捷。

摘要： 发明公开了一种位置优先并维护最小外接矩形的KD树构建方法，该方法特点是：（1）在选择划分维度时优先选择空间维度即经度和纬度，当划分后的数据集所包含的对象数目小于一个指定的参数θ后，其后的划分使用全部的维度；（2）在非叶节点上维护一个最小外接矩形即MBR来界定以当前节点为根节点的子树中所包含的数据节点在各个维度上的上下界。由于一种位置优先的本发明LPKD树的构建过程对空间维度进行了优先划分，并且非叶节点维护了一个最小外接矩形MBR，这使得在使用本发明的LPKD树进行基于位置的个性化服务匹配（比如为用户推荐最喜欢的餐馆或者酒店）时，可以快速对最不相关的POI进行有效的剪枝，从而为基于位置的个性化服务的实时性提供有力的保证。