考察：「線の評価（曲率、特異点解析）」

　

　線の評価の始めには輪郭線の抽出作業があります。これは良しとして、この後に続く輪郭線の曲率と特異点の解析の手法を誤っていました。輪郭線の各点で接線を求めて、曲率を評価しようとしました。プログラムを組んでいったのですが、どうも上手くいかない。ましてや、特異点は抽出困難でした。

　

　どうも画像解析は大変です。難しい。本当に苦しくなります。それで必死に考えました。人間は曲率をどう解析しているか・・・考えたのです。強化学習を応用して、線らしさが長く続けばより線らしい・・・としたらどうでしょうか。

　

　　　　直線らしさr=（Σ1/e(|θi-θ0|)）/n

　　　　　　　　　　　　(ここにi=1,2,・・・n;i=0はbをi=nはaを表す)

　曲率の評価は各輪郭点について画素数を変えて、この直線らしさｒを記録していく。

　特異点は線分の大きさとの関係で抽出されるものであります。線分の大きさLを与えて、この直線らしさｒとそのときの直線の角度の変化の大きな点(曲率：（θi-1-θi)/Lの変化の大きな点)をもって特異点としていく。

　または、ri*|θi-1-θi|>=thresholdの時特異点として評価していく。

　

　こんな方法はどうでしょうか。