image - 什么时候应该使用这些方法来计算 blob 方向？

Question

在图像处理中，可以使用以下每种方法来获取 blob 区域的方向:

使用 second order central moments

使用 PCA找到轴

使用 distance transform获取骨架和轴

其他技术，例如用椭圆拟合区域的轮廓。

我什么时候应该考虑使用特定的方法？它们在准确性和性能方面如何比较？

Answer 1

我会给你一个模糊的笼统答案，我相信其他人会给你更多的细节。这个问题在图像处理中一直存在。有N种方法可以解决我的问题，我应该使用哪一种？答案是，从你最了解的最简单的开始。对于大多数人来说，在您的示例中可能是 1 或 2。在大多数情况下，它们几乎相同且足够。如果由于某种原因这些技术对您的数据不起作用，那么您现在已经为自己学习了，这是一种技术失败的情况。现在，您需要开始探索其他技术。作为一名图像处理从业者，这就是辛勤工作的所在。没有 Elixir ，有一堆适用于特定环境的技术，你必须学习和弄清楚。当您自己学习这一点时，您将成为同龄人中的上帝。

对于这个特定示例，如果您的数据大致是椭圆形的，那么所有这些技术都将得到相似的结果。随着您的数据远离椭圆体，(比如蜘蛛)PCA/二阶矩/轮廓将开始给出糟糕的结果。骨架方法变得更加健壮，但是将复杂骨架映射到单个轴/方向可能成为一个非常困难的问题，并且可能需要更多关于 blob 的先验知识。