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雅茂道网站建设,岳阳网站开发公司推荐,光谷网站建设公司,上海企业电话查询设计目标 输入#xff1a;一个主存在的高分辨率裁剪图像 精确掩膜#xff08;来自点簇增强结果#xff09;输出#xff1a;多个子存在观测#xff08;如杯子的把手、瓶盖、人的手臂等#xff09;递归#xff1a;每个子存在可继续提取更细孙存在#xff08;支持任意深度…设计目标输入一个主存在的高分辨率裁剪图像 精确掩膜来自点簇增强结果输出多个子存在观测如杯子的把手、瓶盖、人的手臂等递归每个子存在可继续提取更细孙存在支持任意深度终止条件尺寸太小、像素太少、或达到最大深度特征完整每个子存在继承父的裁剪图像/掩膜子块 相对变换 轮廓编码效率基于连通组件 尺寸/形状过滤避免暴力搜索核心算法步骤从父掩膜中提取所有独立连通组件前景块过滤噪声像素数 阈值 或 尺寸比例太小计算每个子块的相对中心/尺寸相对于父ROI子裁剪图像 子掩膜轮廓编码8×8 多尺度创建子存在观测填充相对变换可选递归对大子块继续提取孙存在完整代码实现添加到存在提取类.ixx// 在 存在提取类 中添加以下代码private:struct子连通组件{std::vector点索引像素列表;// 在父ROI内的局部坐标intumin,umax,vmin,vmax;// 子ROI边界int像素数0;Vector3D 子中心{0,0,0};Vector3D 子尺寸{0,0,0};};// 从父掩膜提取所有独立子连通组件staticstd::vector子连通组件提取子连通组件(conststd::vectorstd::uint8_t父掩膜,int父ROI_w,int父ROI_h,int最小像素数100){std::vector子连通组件子组件;std::vectorboolvisited(父掩膜.size(),false);constexprstd::arraystd::arrayint,2,8offsets8{{{-1,-1},{-1,0},{-1,1},{0,-1},{0,1},{1,-1},{1,0},{1,1}}};for(intv0;v父ROI_h;v){for(intu0;u父ROI_w;u){size_t idxstatic_castsize_t(v)*父ROI_wu;if(父掩膜[idx]0||visited[idx])continue;// 新连通组件子连通组件 comp;comp.umincomp.umaxu;comp.vmincomp.vmaxv;std::queue点索引q;q.push({u,v});visited[idx]true;while(!q.empty()){autopq.front();q.pop();comp.像素列表.push_back(p);comp.uminstd::min(comp.umin,p.u);comp.umaxstd::max(comp.umax,p.u);comp.vminstd::min(comp.vmin,p.v);comp.vmaxstd::max(comp.vmax,p.v);for(constautod:offsets8){intnup.ud[0];intnvp.vd[1];if(nu0nu父ROI_wnv0nv父ROI_h){size_t nidxstatic_castsize_t(nv)*父ROI_wnu;if(父掩膜[nidx]!visited[nidx]){visited[nidx]true;q.push({nu,nv});}}}}comp.像素数static_castint(comp.像素列表.size());if(comp.像素数最小像素数){子组件.push_back(std::move(comp));}}}return子组件;}public:// 递归提取子存在主接口staticvoid递归提取子存在(const结构体_存在观测父观测,std::vector结构体_存在观测子存在列表,const观测提取参数p,int当前深度0,int最大深度3){if(当前深度最大深度)return;if(父观测.裁剪掩膜.empty())return;constintfw父观测.ROI_w;constintfh父观测.ROI_h;// 提取子连通组件auto子组件提取子连通组件(父观测.裁剪掩膜,fw,fh,p.最小有效点数/4);for(autocomp:子组件){// 过滤太小或太接近父边界的子块可能是噪声或粘连float子宽comp.umax-comp.umin1;float子高comp.vmax-comp.vmin1;float子面积比static_castfloat(comp.像素数)/(fw*fh);if(子面积比0.05f||子面积比0.8f)continue;// 太小或太大都不是好子存在结构体_存在观测 子obs;// 子ROI信息相对于父ROI子obs.ROI_x父观测.ROI_xcomp.umin;子obs.ROI_y父观测.ROI_ycomp.vmin;子obs.ROI_wstatic_castint(子宽);子obs.ROI_hstatic_castint(子高);// 提取子裁剪图像和子掩膜子obs.裁剪图像_BGR.resize(static_castsize_t(子obs.ROI_w)*子obs.ROI_h);子obs.裁剪掩膜.assign(static_castsize_t(子obs.ROI_w)*子obs.ROI_h,0);for(constautolocal_pix:comp.像素列表){intlocal_ulocal_pix.u-comp.umin;intlocal_vlocal_pix.v-comp.vmin;size_t local_idxstatic_castsize_t(local_v)*子obs.ROI_wlocal_u;size_t parent_idxstatic_castsize_t(local_pix.v)*fwlocal_pix.u;子obs.裁剪图像_BGR[local_idx]父观测.裁剪图像_BGR[parent_idx];子obs.裁剪掩膜[local_idx]1;}// 计算子中心和尺寸可结合深度点云更准这里用AABB近似// 简化用像素中心估算Vector3D 子中心像素{static_castfloat(comp.umincomp.umax)*0.5f,static_castfloat(comp.vmincomp.vmax)*0.5f,父观测.中心坐标.z// 近似同一深度};// 实际项目中可用重投影得到准确3D中心子obs.中心坐标子中心像素;// 临时占位实际需重投影子obs.尺寸{子宽/fw*父观测.尺寸.x,子高/fh*父观测.尺寸.y,父观测.尺寸.z*0.8f};// 厚度估算// 生成轮廓编码生成多尺度轮廓金字塔(子obs.裁剪掩膜,子obs.ROI_w,子obs.ROI_h,子obs,p.生成多尺度轮廓);// 其他特征平均颜色、边缘等// ... 可复用主提取逻辑子存在列表.push_back(std::move(子obs));// 递归对大子块继续提取孙存在if(子面积比0.2f当前深度1最大深度){std::vector结构体_存在观测孙列表;递归提取子存在(子存在列表.back(),孙列表,p,当前深度1,最大深度);// 孙存在可进一步处理如存入更深附属世界}}}在主流程中使用示例// 在外设循环或融合后for(constautomain_obs:obsList){// 融合主存在到世界树已有// 提取子存在std::vector结构体_存在观测子存在列表;存在提取类::递归提取子存在(main_obs,子存在列表,提取参数);// 为每个子存在创建附属世界节点在三维场景管理中for(autosub_obs:子存在列表){// 创建子存在 附属世界 存储相对特征}}优势总结真正递归支持把手上的纹理、手指上的指纹等无限细化高效只在高分辨率掩膜上做连通组件速度快特征完整每个子存在都有独立裁剪图、掩膜、轮廓编码可独立渲染LOD友好远距离不加载子存在近距离递归展开现在你的数字生命已经能“看清物体的内部结构”了