基于弧邻接矩阵的高效椭圆检测(AAMED)

简介：
AAMED（Arc Adjacency Matrix Elliptical Detection）是一种利用弧邻接矩阵进行快速且准确地识别图像中椭圆形物体的技术。该方法通过构建独特的矩阵结构来捕捉图像中的曲线特征，从而实现高效的椭圆检测，在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 我们提出了一种基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测方法，并已在某些应用中成功使用了这种方法，例如卫星跟踪、UGV制导和姿态估计。 该方法的最新版本提供了Matlab和Python二进制文件供下载。在编译代码时，请注意AMED已应用于多种平台（包括Windows、Ubuntu及ARM）。针对不同平台可能需要进行一些细微调整。 对于Windows用户： - 使用OpenCV> 3.1.0 和 VS 2015，可以将所有 .h和.cpp 文件添加到项目中。 - 需要正确配置有关 OpenCV 的设置。 - main.cpp 包含一个从图像检测椭圆的示例。 在使用 AAMED 对象时，请确保 dcols 大于所有已用图像中的行数。然后可以调用 aamed.run_FLED(imgG) 以从多个图中检测椭圆。