Я использую алгоритм преобразования Хафа из scikit-image и Python, чтобы найти центр перекрестия.
В целом это дает отличные результаты, но мне нужно точно определить, насколько хорошо был найден центр перекрестия. Распространение ошибок из-за наличия нескольких строк, я могу справиться. Однако я не нашел способа измерить достоверность (например, ковариацию).
Эта статья предполагает, что могут быть способы измерить это, но я не прочитал это полностью. Он также предлагает сгладить и интерполировать пространство для скачков, чтобы лучше определить максимум пика.
Можно также рассмотреть возможность подгонки кривой (т.е. двумерного гауссова или лоренцева) к жесткому пространству изображения, поскольку даже плохая ковариация является ковариацией, о которой можно сообщить в научном документе. Если это правильный подход, все еще неясно, какую функцию следует использовать, чтобы разместить данные в жестком пространстве. Совершенная линия становится синусоидой, но накопление этих синусоид приводит к пику.
Знаете ли вы, как количественно оценить точность преобразования Хафа? Если так, то как? Вы бы порекомендовали другой метод для этой проблемы? (Надеюсь, что нет)
Успешное обнаружение коршл-центра
Надежная область для установки