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想问下怎样提取一个图像的边界
TZL726844704
2013-01-05 09:58:21
给出一副真彩图,有什么好的算法提取边界
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给出一副真彩图,有什么好的算法提取边界
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尘中远
2013-01-13
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opencv里面什么都有
schlafenhamster
2013-01-13
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"梯度矢量流蛇型条(GVF)"
MoreWindows
2013-01-13
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楼主可以参考下我写的 《【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测 上》
http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8253137
和 《【OpenCV入门指南】第六篇 轮廓检测 下》
http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8253174
OpenCV的安装可以参考《【OpenCV入门指南】第一篇 安装OpenCV》
http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8225783
zhuyuge0
2013-01-13
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或者对图像求导下就ok了
zhuyuge0
2013-01-13
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用canny算子吧
zhoujk
2013-01-13
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灰度图提取边界: 1.源图fA(,)进行图像收缩,就是取8邻域中的最小值为当前值,得fB(,); 2.fC(,) = fA(,) - fB(,); 在三个通道中都做这个运算,然后对每个点取三个通道中的最大值。
nabasasun
2013-01-12
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这不是传说中的魔术棒工具的攻能么
jimette
2013-01-12
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ls ding
zhaoleinefu
2013-01-12
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用轮廓跟踪函数void TrackSearch(BYTE* image0, BYTE* image1, int w, int h) { BYTE* flag=new BYTE[w*h]; //标志,1代表该点已填充 BYTE** flagBuf=CreatImage(flag,w,h,1); //将标志转换成二维数组 int* track; //链码表 int x,y,i,index; //初始化填充标志 memset(flag,0,w*h); //初始化轮廓图 memset(image1,0,w*h*4); BYTE** imageBuf0=CreatImage(image0,w,h,4); //将像素转换成二维数组 BYTE** imageBuf1=CreatImage(image1,w,h,4); //将像素转换成二维数组 //指定区域颜色 BYTE* color=new BYTE[3]; color[0]=0; color[1]=0; color[2]=0; //指定填充颜色 BYTE* fillColor=new BYTE[3]; fillColor[0]=255; fillColor[1]=255; fillColor[2]=255; i=0; while(i<w*h*4 ) { //搜索起始点 if( IsSameColor(&image0[i],color,50) ) { y = i/4/w; x = i/4%w; index = x>0 ? 0:6; //确定起始方向链码 track = SingleTrack(imageBuf0,w,h,x,y,index,color); //单区域轮廓跟踪 FillArea(image0,w,h,track,fillColor,50); //区域填充 DrawTrack(imageBuf1,track); //区域绘制 } i+=4; } }
边界
提取
_MATLAB程序
<p>下面是利用腐蚀算法进行
边界
提取
,即原图减去腐蚀后的图得到
边界
</p> 1 f=imread('D:/picture/ZiXia.jpg'); 2 figure; 3 subplot(2,2,1); 4 imshow(f); 5 title('原图'); 6 f=rgb2gray(f); 7 f=im2bw(f);%
图像
二值化 8 subplot(2...
图像
处理100问之python实现part6-
图像
特征
提取
及检测专题
图像
处理中的特征
提取
方法1.Deep Learning2.HOG(方向梯度直方图)特征
提取
2.1 实质2.2.步骤:2.3 特点:3.SIFT(尺度不变特征变换)3.1 SIFT特征
提取
的实质3.2 步骤3.3 SIFT特征
提取
的优点3.4 SIFT特征
提取
的缺点4.HOG与SIFT比较:5. SUTF6.ORB步骤:7.HAAR8.LBP参考链接: 1.Deep Learning CNN特征
提取
相当于在训练
一个
个filter(过滤器、卷积核),这些filter相当于传统特征
提取
方法中的检测算子。因此,CN
频域滤波中默认的
边界
条件——补零与不补零(答作者问)
廖老师的问题是
图像
滤波涉及到源
图像
和滤波器相卷,卷积结果尺寸要大于源
图像
尺寸,因此要考虑
边界
处
图像
卷积处理,而通过延拓扩大的源
图像
对应的频域变换也就发生了相应变化。不同的延拓,对应的频域变换也是不一样的。然而,不幸的是,离散傅里叶变换的周期性造成时域是循环卷积。某人优点很突出,缺点也很突出,我很欣赏他的优点,怎么办呢?那只能解决掉他的缺点。频域乘积前零延拓是线性卷积(
边界
零延拓),不延拓是循环卷积(
边界
周期延拓)。
一款好用的AI工具——
边界
AICHAT(二)
边界
AIchat是一款功能强大的智能办公和学习AI工具,多媒体内容处理、办公文档生成、语音合成和OCR、高级绘画功能以及专业级翻译技术等特点,为用户提供智能的办公和学习支持,使工作效率和学习体验更加便捷和专业。软件集合了各种国内外知名的ai人工智能模型,涵盖了广泛的应用领域,包括但不限于自然语言处理、
图像
识别、语音识别、机器学习和专家系统等。通过将这些模型集成到
一个
统一的软件平台中,用户可以更加方便地访问和使用各种AI功能,从而加速他们的创新进程和提高工作效率。
opencv4 c++
提取
图片中的白色区域_Python + Opencv2 实现轮廓
提取
,轮廓区域面积计算...
对
图像
处理时,会遇到这样
一个
场景:找到
图像
主体轮廓,这是其一,可能为了凸显轮廓,需要用指定的颜色进行标记;轮廓标记完可能任务还没有结束,还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到
图像
主题轮廓;用指定颜色对源
图像
进行轮廓标记;计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4, 处理的
图像
如下:第一步,
提取
轮廓,Opencv...
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