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关于图像处理中的纠正问题?
fortune
2000-04-05 04:15:00
请问各位:
在图像处理中,有关三角纠正的算法和原理?比如,在控制点文件中,怎样划分三角形?边界区域如何处理?三角形内的点如何插入?等等。
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关于图像处理中的纠正问题?
请问各位: 在图像处理中,有关三角纠正的算法和原理?比如,在控制点文件中,怎样划分三角形?边界区域如何处理?三角形内的点如何插入?等等。
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青润
2001-01-20
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老兄,不知道你是否还需要解决这个问题?如果你已经解决了,请告诉我,我可以帮你将贴子删除。
我对你的问题的回复如下:
你说控制点文件中,怎样划分三角形?是否指以这些点为基点来绘制三角形。可否描述的详细一些。
边界区域的处理,这是个边界问题,实际上也是点的位置判断问题。这与后面的插点是有直接关系的,对于直线形成的区域需要判断该点的状况,只要确定了形状,然后就只需要根据条件来判断就可以了,边界条件就是用三角形的定点来定义的,这需要具体情况具体分析。
如果需要讨论,可以继续跟贴!
基于Csharp+OpenCV
图像处理
实战
一、主要内容:OpenCV能够实现强大丰富的
图像处理
,但是它缺少一个能够支持它运行的界面。Csharp经过多年的发展,得益于它的“所见及所得”能力,非常方便编写界面。这两者如果能够“双剑合璧”,将有效帮助实际工作产出。本课着重推荐GOCW采用“Csharp基于CLR直接调用Opencv编写的算法库”方法,能够将最新的OpenCV技术引入进来,同时保证生成程序的最小化。 为了进一步说明Csharp和OpenCV的结合使用,首先一个较为完整的基于winform实现答题卡识别的例子,相比较之前的实现,本次进一步贴近生产实际、内涵丰富,对算法也进行了进一步提炼。同时我们对WPF下对OpenCV函数的调用、OpenCV.js的调用进行相关教授。 二、课程结构1、 EmguCV、OpenCVSharp和GOCW之间进行比较(方便代码编写、能够融入最新的算法、速度有保障、方便调试找错、拒绝黑箱化);2、视频采集模块的构建,视频采集和
图像处理
之间的关系;3、视频采集专用的SDK和“陪练”系统的介绍;4、在视频增强类项目
中
和
图像处理
项目
中
,算法的选择;5、Csharp界面设计、图片的存储和其他构建设计;6、较为完整的答题卡识别例子,兼顾界面设计和算法分析;8、WPF基于GOCW也同样可以基于GOCW实现算法调用;webForm虽然也可以通过类似方法调用,但是OpenCV.JS的方法更现代高效。9、关于软件部署的相关要点和窍门。 三、知识要点:1、基本环境构建和程序框架;2、CLR基本原理和应用方法;3、接入、采集、模拟输入;4、
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图像处理
”的解决方案能力。
图像处理
中
几何畸变校正,图像
纠正
的方法有哪些
3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习,通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正,使其对样本有正确的识别结果,这就像人记数字一样,网络
中
的神经元就像是人脑细胞,权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变,神经网络在样本学习
中
就像人记数字一样,学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象,网络权值就是网络记住的内容,网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。..
【遥感数字
图像处理
】实验:遥感影像几何
纠正
完整操作流程(Erdas版)
☆☆☆ 几何
纠正
预备知识 ☆☆☆ 1、几何变形误差的影响因素 遥感器本身引起的畸变 外部因素引起的畸变 处理过程
中
引起的畸变 2、需要做精
纠正
的情况 景与景之间作比较 GIS建模之前 监督分类时提取样本 创建高精度比例尺的影像地图 与矢量数据叠加 源于不同比例尺的地图之间比较 提取精确距离和面积 图像镶嵌 确定其它精确地理位置 3、数字图像
纠正
的处理过程框图 ☆☆...
【遥感数字
图像处理
教程】理论基础知识目录(5章全)
遥感数字图像的处理,是对遥感数字图像的计算机处理。与工业和医学数字图像不同,遥感数字图像类型更为多样,内容更为复杂。因此,遥感数字图像的处理,不仅需要掌握已有的数字
图像处理
方法,而且需要具有相当的地学只是,是科学和艺术的有机结合。 【遥感数字
图像处理
】基础知识01:第一章 绪论 【遥感数字
图像处理
】基础知识02:第二章 遥感知识回顾、遥感数字
图像处理
基础知识 【遥感数字
图像处理
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图像处理
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纠正
【遥感数字
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python
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转自:点击打开链接第 1 章 基本的图像操作和处理本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。1.1 PIL:Python
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类库PIL(Python Imaging Library Python,
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