23:19ランダム標本化ハフ変換ランダム標本化ハフ変換について。一般的な直線検出であるハフ変換は一個の点がρθ空間の一本の線に写像するのでオーダーはO(N*M)になるんだけど(N:ピクセル数,M:θ解像度)ランダム標本化ハフは二つの点から直線パラメータρ,θをひとつだけ定めるので、θ解像度に依存せずオーダーがO(N^2)になる。試行回数をモンテカルロ的にすることとパラメータのクラスタリングを行うことでオーダーを大体O(const)にできるわけだ。いっても、dx/dyからρθへの写像とうまいクラスタ化の隠蔽がよくわからないので実験はまだまだ。一応プロットは出てるけど微妙だなぁ。Harrisにもうちょっとがんばってもらわんと駄目か、もしくはクロージング・オープニングとかの前処理が悪影響を与えてしまっているのか。