画像処理ソリューション
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円形度

メインページ画像処理

輪郭追跡を行うと周囲長を求めることができますが、この周囲長を用いた代表的な特徴量の円形度を紹介します。

円形度とは円らしさを表す値で値が1となる時、もっとも円に近くなります。
定義は面積(画素数)をS周囲長Lとすると、

 円形度 = 4πS/L2

となります。

【円形度の例
円形度面積S = 96
周囲長L = 34.627

円形度 = 1.006
  
円形度面積S = 87
周囲長L = 33.456

円形度 = 0.977

なぜそうなるのか?理屈は簡単で、
円の半径とすると、円の面積Sπr周囲長L2πrより、

円形度 = 4πS / L2 = 4π(πr2) / (2πr)2 = 1

となり、円形度4πS/L2に近いときもっとも円らしいということになります。
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この記事に対するコメント
Re: タイトルなし
確かに2つの円が重なると、ここにある円形度では厳しいかも?しれませんね。
円を認識させるという意味では「円のハフ変換」というのもあるので、それで
どこまで認識できるか?というところでしょうか...
【2013/01/20 22:38】 URL | Akira #- [ 編集]


1つ1つの円は円形度は高いのですが、それを雪だるまのように重ねると急に円形度が悪くなります。
計算すればそれは当然なのですが、これを円2つと認識させる方法はあるのでしょうか?

よろしければご回答をよろしくお願いします。
【2013/01/20 18:06】 URL | 硝酸銀 #ybA3Z/Dk [ 編集]


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