Я понимаю почти все в этой статье, но одна большая проблема, которой я не нахожу объяснения, заключается в том, что в настоящее время в тексте говорится: «Для каждого пикселя и его окрестности алгоритм преобразования Хафа определяет, достаточно ли доказательств края в этом месте». Pixel. Если это так, он вычислит параметры этой строки, а затем найдет ячейку аккумулятора, в которую попадают параметры, и увеличит значение этой ячейки». Но кажется, что он пропускает этап между определением краевой точки и вычислением параметров линии. Я новичок в этом, но для себя я ищу краевые точки, сравнивая каждый пиксель с его правыми, нижними и правыми соседями в нижнем углу в поисках существенных изменений. Это идентифицирует только одну точку, но не определяет направление края.
Далее в статье упоминается улучшение алгоритма с учетом направления градиента, поэтому, если это ссылка, то она кажется неуместной.
Кроме того, я мог бы представить, что «Для каждого пикселя и его окрестности» может относиться к соседним пикселям на расстоянии и рассчитывать параметры линии между каждой парой соседних точек, но такой поиск соседей кажется расточительным и противоречит очевидным преимуществам нелокальности. метода.
Кроме того, более подробного обсуждения заслуживает изображение «Визуализация результатов преобразования». Я смотрел на него некоторое время и не мог понять визуальную связь между ним и исходным изображением. —Предыдущий неподписанный комментарий добавлен пользователем 12.52.198.248 ( обсуждение ) 16:29, 13 мая 2010 г. (UTC)
Я думаю, что «Big-O(Am - 2), где A — пространство изображения, а m — количество параметров. (Шапиро и Стокман, 310)» неверно, это должно быть «Big-O(Am + 2)». ", поскольку сложность увеличивается с увеличением количества параметров.
Насколько я знаю, сложность вообще не Big-O(Am - 2) или Big-O(Am + 2). Сложность является функцией количества краевых точек (Ne), количества параметров (p) и уровня дискретизации каждого параметра (скажем, n для каждого параметра) в пространстве параметров, поэтому это что-то вроде O (Ne.n^p ) — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен пользователем KgpianAsimov ( обсуждение • вклад ) 15:57, 1 ноября 2011 г. (UTC)