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图片外部边缘轮廓提取
SoftwKLC
2010-03-24 08:53:29
大家好:我有张bmp图片,里面分为了几块图,我想把这几块不对称各自分开独立图的外部边缘部分提取出来,怎么做,请大家帮忙,谢谢!
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图片外部边缘轮廓提取
大家好:我有张bmp图片,里面分为了几块图,我想把这几块不对称各自分开独立图的外部边缘部分提取出来,怎么做,请大家帮忙,谢谢!
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luoling8825
2010-03-30
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用分水岭算法试试。保证连续性。
SoftwKLC
2010-03-29
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没人做过这方面的东西吗?
SoftwKLC
2010-03-29
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[Quote=引用 17 楼 guojianxun17953 的回复:]
用四链接或者八链接判断二值图像的边缘,关于边缘提取的论文和方案网上多得是,还来问这么久。
[/Quote]
我知道网上有很多这方面那些算子法,如果单纯把图象的边缘取出来那很简单,但跟我的情况不一样!
guojianxun17953
2010-03-29
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用四链接或者八链接判断二值图像的边缘,关于边缘提取的论文和方案网上多得是,还来问这么久。
SoftwKLC
2010-03-26
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有人帮忙吗?请Q我,那样描述得更加具体更加清楚,谢谢!
SoftwKLC
2010-03-26
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哪位仁兄加我的QQ,现在我QQ里人太多了,不知道是哪位去了!
SoftwKLC
2010-03-25
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我QQ:290237709,加我请注明“边缘检测”,如果能搞定我另开贴答谢!
zuoluocs
2010-03-25
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图书馆或者网上搜本图像处理的书,边缘检测之后轮廓提取...注意边缘的含义
bluesky12312388
2010-03-25
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mark,前来学习
guojianxun17953
2010-03-25
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用链码表示下吧。
zhoujk
2010-03-24
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你说一张图里面分为了几块图,那背景和前景分别是什么?如果背景是黑色,前景非黑,就太简单了
SoftwKLC
2010-03-24
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[Quote=引用 3 楼 vc_zsy 的回复:]
LZ回帖不积极·还说这里冷清··嗨············
[/Quote]
不好意思!
我的意思就是说将每个图的外部边缘的点找出来,然后再将这些点画成线,现在的问题,这些点的顺序怎么判断出来,用sobelKirsch算子只是能将点找出来
VC_ZSY
2010-03-24
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闪········
VC_ZSY
2010-03-24
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LZ回帖不积极·还说这里冷清··嗨············
VC_ZSY
2010-03-24
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提取出来什么意思啊?详细描述··
SoftwKLC
2010-03-24
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怎么C++版这么安静,不象MSSQLServer那么热闹呢,怎么顶一个!
SoftwKLC
2010-03-24
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[Quote=引用 7 楼 luoling8825 的回复:]
在点集里,把距离最近的点都连起来。
[/Quote]
判断最近的点不好判断啊!
luoling8825
2010-03-24
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在点集里,把距离最近的点都连起来。
SoftwKLC
2010-03-24
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有人帮忙吗?自己顶
论文研究-基于GVF Snake模型的人脸
轮廓提取
.pdf
活动轮廓模型是计算机视觉领域的重要研究方向。针对传统的活动轮廓模型(Snake模型)对凹形轮廓处理效果差、初始轮廓必须充分接近图像
边缘
的缺点,通过改进
外部
能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的人脸
轮廓提取
算法。该算法把梯度矢量场作为
外部
能量场,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形
边缘
的缺点。实验结果表明,该方法能够快速、准确地提取人脸轮廓。
工业计算机断层图像的
轮廓提取
的综合方法
本文提出了一种新颖的
轮廓提取
方法。 在基于工业计算机断层扫描的逆向工程中,提取轮廓的质量会极大地影响逆向结果。 作为一种广泛使用的
边缘
提取方法,小波变换模最大算法也被用来提取轮廓。 它通常通过对小波变换系数进行阈值化来获得结果,然后通过
边缘
跟踪对其进行跟踪。 通常,阈值会影响
边缘
定位的准确性,而额外的
边缘
跟踪会增加复杂性。 为了克服这些缺点,在本文中,我们提出了一种
轮廓提取
与
边缘
跟踪同步的方法,但省略了阈值处理。 首先,对原始灰度图像进行小波变换,得到模量矩阵。 其次,通过在原始图像上手动单击所需轮廓的内部和
外部
,可以通过确定局部模量最大值来获得起始轮廓点。 第三,在以起始轮廓点为中心的遮罩上,可以通过搜索局部模量最大值来自动检测下一个轮廓点。 然后,从该新轮廓点开始,递归地求出局部模量最大值,可以正确找到闭塞轮廓。 实验表明,该方法可以直接从灰度图像中提取连续和单像素宽的轮廓。
一种基于主动轮廓模型的MRI医学图像序列
边缘
提取算法 (2006年)
为了提取核共振成像图像序列的
边缘
,提出了一种改进主动轮廓模型的
边缘
提取算法。通过调整原始公式的一些参数使得该模型不但能精确地提取图像中的凸形物体的
边缘
,而且能够接近
边缘
的凹陷处;引入自适应改变大小的
外部
约束能量来增大外能的吸引范围,使控制点能够不依赖于初始轮廓而快速地收敛到目标的真实轮廓;结合匹配技术,提高
边缘
提取结果层间传递的精度。实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中提取出感兴趣的物体
边缘
。
提取目标的最大轮廓
输入背景图像和当前图像,采用背景差分法得到目标区域,在用
边缘
检测函数提取目标
边缘
时,会将目标内部和
外部
边缘
都检测出来,该函数实现的是只提取目标最外围
边缘
OpenCV-目标
轮廓提取
原理:目标物体的轮廓实质是指一系列像素点构成,这些点构成了一个有序的点集。我们可以通过findContours函数将二值图像的
边缘
像素点分成多个轮廓,从而逐个提取目标
外部
轮廓,内部轮廓有待研究。 Python: import cv2 as cv import numpy as np if __name__=="__main__": img=cv.imread("D:/testimage/number.jpg") #img1=cv.imread("D:/testimage/sample.jpg") #灰度化+高斯滤波 gray_dst = cv.cvtColor(
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