ペン実験におけるRANSACアルゴリズム

ランサック

線とより多くの縞 遠くから見たりズームアウトしたりすると、その青がどのように鮮明になるかを見つけることができる目のイメージを徐々に形作るために。 それとは別に、それは明るい色調の画像の大きなグループで着色されています。

ペンで行われたこの実験についての不思議なことは、 この効果をデジタルで作成する方法 目の形や表現したいオブジェクトの曲線の接線をたどることによって。 RANSACアルゴリズムを知るのに完全に適した、Web上の匿名のアーティストからの興味深い提案。

のプロセス デジタルで行う それは次のように要約できます。

  1. 画像を白黒に変換する
  2. 空のキャンバスを作成する
  3. キャンバスの数百のコピーにXNUMX本の線を引きます
  4. オリジナルとキャンバスの違いを計算します
  5. 違いが最も少ないものを取ります
  6. このプロセスは、ステップXNUMXから約XNUMX回繰り返されます。

完全に完了したら、約XNUMX回実行し、最後に、使用したモデルを最もよく模倣する画像を選択する必要があります。 少し面倒ですが、ここで共有する実験のように、手で描く必要はありません。 はい プロセスを保存したい、 やって来る ここに.

最終的には、RANSACアルゴリズムについて話します。 1981年にフィシュラーとボールズによって出版されました それ以来、画像解析に応用されてきました。 RANSACには、他のロバスト推定手法の克服できない限界である50%を超える、大部分の外れ値で汚染されたデータからの良好な適合を提供する驚くべき能力があります。

アルゴリズム 最高のモデルを探す 求めているモデルに適合しないものを含むすべての輪郭ピクセルを考慮します。 ピクセルのsのサンプルをランダムに選択します。sはモデルパラメータを確立するために必要なポイントです。

A 面白いクリエイティブな提案 実験として。 別のことを知りたい場合は、ちょうどXNUMX年前に公開しました CSS3DHTML5で作成されたもの.


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