【发布时间】：2020-04-10 14:17:14
【问题描述】：
我一直在研究图像处理问题，并且我对一堆图像进行了预处理，以找到这些图像中最突出的水平线。根据这些数据，我想对图像的透视角度是好的还是坏的角度进行分类。
数据点是我能够在一系列图像中检测到的线的角度。从图像的角度来看，我知道这个数据有时代表“好角度”的图像，而在其他一些情况下，它代表“坏角度”的图像。
我尝试了 np.polyfit、查找线的斜率、查找斜率的导数以及其他几种方法，但无法找到仅通过查看这些数据就可以明显看出的简单指标。
这些是“好角度”的示例。你可以注意到它们从积极的开始，然后是消极的。
良好的角度数据
[7.97, 7.99, 9.01, 5.07, 5.01, 14.81, 8.86, -2.11, -0.86, 1.06, 0.86, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.97, 0.92, -0.95, -2.05, -2.2, -2.78, -2.93, -2.8, -2.99, -2.88, -2.94, -2.81, -3.04, -3.07, -3.0]
[3.96, 4.12, 6.04, 6.03, 6.08, 5.99, 6.99, 6.81, 6.81, 6.1, 6.1, 4.06, 3.98, 4.03, 3.92, 3.95, 3.84, 3.94, 4.07, 3.95, 3.87, 2.65, 1.88, 0.0, 0.0, -0.94, -1.06, -1.81, -1.81, -3.95, -4.09, -4.0, -3.93]
[8.75, 10.06, 9.02, 9.96, 9.89, 10.08, 9.99, 10.0, 10.02, 9.95, 4.04, 4.03, 3.93, -1.18, -0.95, -1.12, -1.02, -1.76, -1.92, -2.06, -5.99, -5.83, -6.01, -4.96, -7.84, -7.67]
这些是“坏角度”图像的示例。您会注意到它们从负数开始，然后是正数。您还可以注意到，这些数字远大于 0。
角度数据错误
[-13.92, -14.93, -4.11, -4.04, -2.18, 17.12, 18.01, 16.91, 15.95, 16.75, 14.16, 14.04]
[-14.93, -14.93, -7.92, -4.04, -5.91, -4.98, 16.08, 16.26, 16.24]
[11.81, -9.77, -10.2, -9.96, -10.09, -6.81, 2.13, 3.02, 2.77, 3.01, 2.78, 5.92, 5.96, 5.93, 2.96, 3.06, 1.03, 2.94, 6.2, 5.81, 5.04, 7.13, 5.89, 5.09, 4.89, 3.91, 4.15, 17.99, 6.04, 5.67, 7.24, 16.34, 17.02, 16.92, 15.99, 16.93, 15.76]
由于这是基于从真实图像中捕获的数据，因此我们在数据集中确实存在一些不规则之处。我想避免任何故障并使用可以将我的阵列分类为好角度或坏角度的指标。
【问题讨论】：
标签： python numpy opencv statistics regression