Может ли преобразование Hough использоваться в коммерческом программном обеспечении?Может ли использование преобразования Hough в коммерческом программном обеспечении?
Я имею в виду, что это одна из тех вещей, которые кажутся исследованиями только и нестабильными. Вы не поместили бы его в коммерческое программное обеспечение для компоновки, например , и всегда должны полагаться на него.
Любые мнения?
Благодаря
преобразует Хог были в использовании в коммерческих и промышленных применениях во всем мире в течение многих лет, десятилетия даже. Из wikipedia page вы можете увидеть, что он был впервые разработан в 1972 году на основе более ранних идей с 1962 года. Это означает, что он старше, чем CCD, который вы используете для захвата изображений, которые вы используете в программном обеспечении для компоновки.
Учитывая, что вам кажется, что вам кажется, что это только исследование и неустойчивость, я бы предложил вам провести некоторое время learning various computer vision и image analysis algorithms and techniques и получить хорошую математическую основу в этой области в целом, прежде чем внедрять преобразование Хафа в коммерческое программное обеспечение для компоновки.
И когда вы закончите учебу, я предлагаю вам использовать well tested open source implementation.
Да. На самом деле, я написал код преобразования Hough для коммерческого программного обеспечения, которое не предназначалось для исследовательского инструмента, такого как MATLAB. Хотя я много времени вкладывал в свою надежность в отношении конкретного приложения, он отлично работал.
Преобразование Hough само по себе иногда может быть ненадежным в приложениях, где у вас есть уровень шума, например, в веб-камерах, или когда есть какие-то искажения в форме, которую вам нужно извлечь. Это может быть то, что вы видите. В этом случае вам может потребоваться немного больше настройки для вашего приложения или попробуйте предварительную обработку базового изображения.
Я немного недоволен снисходительным тоном как в комментарии к вопросу (по высокоэффективной метке), так и в принятом ответе.
Во-первых, эти библиотеки/фреймворки программирования обеспечивают реализацию алгоритма, не означает, что он используется или, скорее, подходит для коммерческих приложений (т. Е. Проделать работу, надежно, на менее девственных условиях). Преобразование Хафа - это четко определенный алгоритм (с возможными использованием и ограничениями), который достаточно прост для понимания и очень часто преподается во вводных курсах обработки изображений. Неудивительно, что он реализован в библиотеках общего назначения, таких как Matlab's, Octave и OpenCV. Я не думаю, что вопрос был предназначен для обсуждения надежности реализации и возможности включения в коммерческие рамки обработки изображений, а скорее, если сам алгоритм хорошо подходит для программного обеспечения конечного пользователя (приложение, которое подсчитывает круги или что не так) ,
Принимаемый ответ, поскольку он стоит, «Алгоритм очень старый. Вот книга по обработке изображений, вот ссылка на библиотеку обработки изображений, которая ее реализовала». Другой ответ с нулевой оценкой, по-видимому, по теме (т. Е. Обсуждение возможных приложений), хотя и не очень конкретный («работал на меня»).
Итак, почему у некоторых людей создается впечатление, что преобразование hough ненадежно для определения формы? Вот хороший пример: Unreliable results with cv2.HoughCircles
Ввод, кажется, очень четко определенных кругов. Однако более надежное, предлагаемое рабочее решение не использует преобразование Hough. У меня был аналогичный опыт с моими собственными проектами.Обычно более надежным способом является некоторая сегментация объектов, дистанционное преобразование, водораздел и локализация пиков. Использовал ли я когда-либо преобразование Хафа с хорошими результатами? Нет. Я думаю, что это может быть полезно в некоторых случаях. В частности, если формы отображаемых объектов полностью определены и частично закрыты.
Другими словами, мне также интересно узнать о коммерческих приложениях, которые в итоге получили выгоду от преобразования Хафа. Вот как я наткнулся на этот вопрос и впоследствии разочаровался в том, что «вы не стали бы задавать этот вопрос, если бы поняли предмет лучше», ответы.