求助一个图象识别问题的算法

he801017 2003-05-31 10:58:09
当我打开一个bmp图象(这里的bmp图象指的是背景为白色,图上只有一个黑色印刷体数字(0-9)的图象),请问如何扫描这幅图象,得到这个黑色印刷体数字的象素点个数.
求算法.
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syl08341 2003-06-01
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紫焰月读 2003-05-31
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有没有快点的算法,不是一个象素一个象素的扫
wrcluomo 2003-05-31
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这人问题太简单了。我不抢分了。
dongpy 2003-05-31
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推荐另一种算法:从下向上逐行扫描图像,扫描到印刷体数字最左下角的像素后,开始边界跟踪(可用8邻域法),然后根据外边界的坐标和链码可得到印刷体数字的面积,即为这个印刷体数字的象素点个数。不过,这个方法处理数字1,2,3,5,7还行,而处理0,4,6,8,9等有内边界的数字就比较麻烦,因为还需跟踪内边界。
我只是提供一种方法而已,绝对不提倡用它。我也是觉得逐个像素判断的方法较好。
he801017 2003-05-31
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我是新手,很差的,谁给一个程序给我看看啊~拜托~
chegtion 2003-05-31
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如果字所占比例很小,可先扫描,估计字的左下角的坐标,如果知道字体的大致尺寸,
就可估计包括字的矩形区域,
因为字体一般是方的。
wqs6 2003-05-31
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现在cpu的速度根本就不在乎这一丁点的时间消耗
再快点的算法,你可能也感觉不出来,毕竟图只有那么大,而且过程也不复杂!
就用一个一个的扫描,简单不易出错!
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)内容概要:本文档介绍了基于DQN(深度Q网络)算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法,结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术,使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径,有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节,并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外,文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化;②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例;③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧; 阅读建议:建议读者结合提供的代码资源进行实践操作,重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑,同时可对比其他路径规划算法(如A*、RRT、PSO等)以加深理解。

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