Как принять решение о типе фигуры (квадрат или круг) на бинарном изображении?

Question

[wickedwannabe]

Приветствую. Имеется массив нулей и единиц представляющий бинарное изображение. На нем могут быть изображены геометрические фигуры. Пример:

000000000000000
000111111000000
000111111000000
000111111000000
000111111000000
000111111000000
000111111000000
000000000000000

Нужно идентифицировать квадраты и окружности. На данный момент реализована разметка фигур и сбор параметров характеризующих геометрическую фигуру:

• Подсчитаны моменты для рядов и столбцов фигуры(Если моменты примерно равны то это симметричная фигура)
  
• Отношение расстояний между центроидом фигуры и максимально удаленной точкой периметра и минимально удаленной точкой периметра (Если примерно равно 1.41 то это квадрат)
  
• Подсчитана компактность (circularity) Харалика (параметр растет с приближением формы фигуры к окружности)
  
  

На основании этих параметров принимается решение простым деревом решений "Если-то-иначе". Подскажите, есть ли более красивые методы принятия решения о типе фигуры? Сейчас в тренде нейросети и различные автоматы но я, к сожалению, совсем не знаком с этой темой. Сомнения о правильности возникли из-за доп. условия в задаче: необходимо вывести вероятность правильности принятого решения, а метод с деревом решений не представляет такую возможность.

Comments

[Sumor]

Уточняющие вопросы: фигуры располагаются только вдоль столбцов/рядов? могут ли быть другие фигуры? фигуры заданы точно или примерно (то есть есть ли в данных "шум")?

[wickedwannabe]

Ну в задании насчет этого ничего не сказано так что стоит рассмотреть все варианты. Я рассматривал так же эллипсы и прямоугольники разных форм. Шумы могут быть, в виду выбитых пикселей в фигуре но их я устраняю закрытием ( closing ).

Answer 1

[GavriKos]

Нейросеть как раз и даст вам вероятность и отлично подходит под эти входные данные. Курите по ним статьи, начиная с самых простых где распознают числа - вот прям ваш кейс.

Comments

[wickedwannabe]

Я извиняюсь, может подкините хотя бы пару ссылок? Тема очень уж обширная, тяжело сразу разобратьсяю

[GavriKos]

wickedwannabe Да полно ссылок:
gotai.net/documents-neural_networks.aspx - теория
https://habrahabr.ru/post/220077/ - еще чутка теории
www.ampersant.ru/glaz - практика.

Answer 2

[Андрей]

Мне очень нравятся Ваши (особенно) вторая и третья характеристики. Я бы предложил построить из их значений двумерное пространство, вычислить функцию вероятности на нем, и как следствие решить задачу о кривой, разделяющей области, более характерные для квадратов и более характерные для кругов.

Answer 3

[Александр Скуснов]

В тулбоксе Image Processing (MatLab) есть функция regionprops. Пример.