我正在使用OpenCV / C框架，在一个基本上计算可以重叠的椭圆对象的程序上工作 .
在阈值图像和找到所有对象的轮廓之后
我的下一步涉及排除不是由重叠椭圆组成的对象（我将稍后对剩余的对象进行分段） .
我最终得到了这些对象：
在此示例图像中，右侧的所有对象都是负的，而左侧的对象是有效的 .
我当前的过滤器主要以isoperimetric quotient为基础排除对象 . 然而，由于我有不同大小和噪音的物体，我并不总是对这种方法感到满意 .
理想情况下，我希望有一个额外的指标来提高我当前过滤器的效率 .
由于我必须在许多轮廓上重复这种分析，因此不应该付出昂贵的代价 .
我考虑过如下方法：
-
基于轮廓中连续点的所有三元组之间角度值的直方图的东西？
-
数学拟合"poly-ellipse"（我不知道该怎么做）？
-
匹配自由人链？
但我确信我错过了一些更有效，更少杂乱的东西 . 你有什么建议吗，谢谢:)，
EDIT: 正如瑞吉斯正确建议的那样，任何形状实际上都可以由足够数量的圆圈组成 . 因此，为了使我的问题可以解决，我将添加以下假设：
-
不超过16个椭圆/对象 .
-
椭圆不能为平面：长轴/短轴<3 .
-
在一个对象中，最小椭圆区域上最大椭圆的面积必须小于10 .
3 回答
一种可能性是尝试：
提取对象的轮廓
沿轮廓以规则间距采样点
使用这些点来确定常规间距的方向（最好使用复数表示此方向以避免环绕问题）
使用这些方向以常规间距计算曲率
基于此曲率 Build 度量标准，例如寻找在正确范围内具有超过80％的曲率样本的对象 .
您期望看到的曲线图是一系列常数值（如果形状是椭圆形而不是圆形，则会缓慢变化），突然不连续，它从一个圆变为另一个圆 .
如果图像有噪声，您可能希望先低通滤波曲率值 .
由圆/椭圆形成的形状在周边周围主要具有显着的曲率，而由直边形成的形状将具有低曲率的部分 .
我怀疑任何形状都可以从一组足够大的重叠椭圆中创建，并且你的手上有一个定义不明确的问题 . 除非我误解了你的问题陈述 .
你有没有看过Hough-Transformations的圆圈和椭圆？甚至还有一个OpenCV implementation可供选择 . 这些转换必须应用于对象的轮廓 .