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PLDD：点线距离分布，用于检测任意三角形，正多边形和圆形
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文件大小: 3mb
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：在本文中，提出了一种用于检测任意三角形，正多边形和圆形的通用框架，该框架的灵感来自于共同的几何特性，即形状的中心与轮廓点的切线等距。 引入了点线距离分布（PLDD）的思想来计算每个像素的形状能量。 然后，可以从生成的PLOD贴图中精确确定形状中心，并根据形状中心的距离分布同时获得形状半径。 这样就确定了候选形状，并用三个独立的特征表示：形状中心，形状半径和轮廓点。 最后，使用形状轮廓点信息将不同类型的形状与形状候选项区分开。 与现有方法相比，基于PLDD的方法主要利用边缘点的固有信息（例如距离）来检测形状，并且这种方法既简单又通用。 现有技术对合成图像和自然图像的比较实验也证明，在最坏条件下，基于PLDD的方法在最大时间复杂度O（n（2））的情况下性能更强大，更准确。
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