超簡単な図形認識方法

　
昨日の「拡張現実のカラクリ」を書きながら超簡単な図形認識方法が閃きました。
かなり手抜きな方法ですが、見事にターゲットだけ認識しました。

通常のアルゴリズムでは領域認識の後、後輪郭線処理や特徴点処理、線分判断など相当重い処理を山のようするようです。
しかし、今回の方法はほんの数十行書き足すだけで出来ます。

閃いたのは領域認識の処理で同時に四角形の４つの頂点も見つけてしまう方法です。
ヒントは写真の通り、大抵の場合は領域を囲む四角形の辺に４つの頂点が接するということです。

つまり領域を判断した最小最大値の座標が同時にターゲットマークの頂点である可能性が極めて高いという理屈です。
この方法だと１回のスキャンでラベルの領域を調べつつ頂点処理も終了するわけです。

左を１、下を２、右を３、上を４と頂点固定すると結線ソートも要りません。
究極の手抜き処理ですね。

その上で大き過ぎるもの、小さ過ぎるものは除外します。
さらに領域線が画面の端に接するものは不定なものとして除外します。

もちろんこれらの理屈が当てはまらない場合もあります。
しかし全体的な認識率からしても、ここで頑張っても五十歩百歩で時間の無駄と判断しました。

トータル的な費用対効果からすれば十分実用的な方法じゃないかと思うわけです。
利用用途を限定すればアリだと思います。

もう少し認識率を上げるにはターゲットマークを工夫して少し色を付けるなどすれば完璧じゃないでしょうか？
何も黒でないとダメというわけじゃないでしょうから・・・