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图像处理中的m邻接是什么意思
zhrolu_0000
2011-10-04 09:05:24
看了冈萨雷斯的书,里面有一个关于邻域介绍的章节,m邻接看了一下定义,很是不明白,哪位知道的能讲一下吗?
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图像处理中的m邻接是什么意思
看了冈萨雷斯的书,里面有一个关于邻域介绍的章节,m邻接看了一下定义,很是不明白,哪位知道的能讲一下吗?
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jjfdk
2011-12-06
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对于V 假设要p,q两点是m邻接的 则要满足
1、q在p的4邻域中,
或者2、q在p的4或8邻域中,并且q的4邻域与p的4领域相交为空集(交集无点属于V)
Cacar
2011-11-15
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上下左右四个像元叫做四邻域,加上斜角方向的四个,叫做八邻域
CV_WUHAN
2011-11-13
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m邻接是满足以下两个条件之一即可:
1、是4邻接的
2、是对角邻接,但没有被4邻接。
roxerswan
2011-10-05
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四邻域,八邻域
hztj2005
2011-10-05
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数学中有一个邻接矩阵,不知是否有关系。
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侦查法实现对运动车辆抛洒物检测源码+项目说明(期末大作业).zip 帧差法检测运动车辆抛洒物 优化策略: 1、尝试最基础的帧差法 结果见diff_videos/1.mp4。 2、尝试加入
邻接
最低帧差法(自定义:即取周围一片的最低帧差) 取border=1,结果见diff_videos/2.mp4。 3、改变策略。 使用支持集图片与目标视频的帧差作为输出。(原来是采用前后帧差进行的) 4、优化3的结果 腐蚀、膨胀、二值化、
中
值滤波等办法。 5、针对4的结果,进行目标检测 检测出红框加到原视频上输出。 tips: 优化程序的鱼竿在optim_method4.py
中
本科毕业设计:基于matlab实现的车牌识别算法(源码+图片数据)
识别车牌大致步骤如下 第一步:从原图像
中
切割出车牌,去除无用信息 1.读取原图像。 2.将原始彩色图像转换成灰度图像,并显示直方图(如果分布十分不均匀,使用直方图均衡化处理)。 3.使用roberts算子进行边缘检测(MATLAB
中
调用edge函数)。 4.图像腐蚀(去除不需要的边缘信息,尽可能只保留车牌上字符的轮廓)。 5.图像膨胀(平滑图像轮廓,图
中
没能完全滤出车牌之外的所有边缘信息,剩下了一部分,其实就是车牌上的那个奥迪标志,后面还要想办法把它给去掉)。 6.从图像
中
移除小块对象(调用bwareaopen()函数,从图像
中
删除所有少于2200像素8
邻接
的区域,最后只剩下车牌区域了)。本图没有小块对象,就不用去除。 7.根据最后图像
中
“白色”的那部分界定车牌所处的区域,并重新在原图像
中
进行切割,得到车牌的图像。 第二步:从前面得到的车牌图像
中
切割出每个字符 1.先将车牌图像转换为灰度图像并绘制直方图。 2.为增强对比度,对灰度图像再做直方图均衡化。 3.将图像二值化 4.
中
值滤波,滤除一些无用信息。 5.调用编写的my_imsplit.m和getwo
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