N年没来，冒个泡，来问问关于图像分割，识别的问题。

menuvb 2013-02-23 05:29:47

最近几天在写一个小程序，主要是图像分割，识别。大部分功能已经实现，现在还有一个很大问题就是如果多个图像的对像连接在一起，会当做整体一起分割出来，分割是使用了Connected-component labeling 算法。比如下面这张图：

切割后结果

很明显上面的449之间因为没有任何的空白像素，所以被当成了一个对像被切割。
各位有什么算法或建议，我暂时已经没头绪了

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ML_AI 2013-05-04

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对于连着的449你试试模板匹配

科技行业先锋系列报告21：出门问问，深耕语音交互，布局智能硬件-20190318-中信证券-14页.pdf

图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，包括图像增强、图像分割、图像分类、目标检测等多个方面。深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，通过模拟人脑神经元的工作原理，能够自动从数据中学习特征，从而实现对图像的分类、识别、生成等任务。未来，我们将继续深入研究深度学习在图像处理领域的应用，提高模型的性能和泛化能力。同时，结合手工设计特征和深度学习特征，进行特征融合，进一步提高模型的识别精度。实验数据集包括公开图像数据集和自定义数据集。实验中，我们将模型在不同数据集上的表现进行对比和分析，评估模型的性能。

简介：图像分割是计算机视觉的核心任务，旨在将图像划分为具有语义意义的区域。本资源包含基于最大熵、最大类间最大距离（Otsu）和最大类间最大距离比（IVR）等多种经典图像分割方法的实现代码。这些算法各有理论依据，适用于不同场景下的阈值选择与区域划分。内容涵盖从基础阈值分割到进阶比例优化策略，并拓展至区域生长、边缘检测及深度学习语义分割等技术，广泛应用于医学成像、自动驾驶和遥感分析等领域。该代码合集为开发者提供了理解与实践图像分割算法的重要工具。

class Solution {public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 *首先空树一定是满足条件的。这题考察的是树状dp，而dp问题解题的关键是写出状态转移方程先确定状态 :f[x][0] 代表到x点时x该点不设塔，并且x点不被覆盖，x的子树都被覆盖的最小建塔。前几天面试了一个动画公司，流通市值有几个亿，公司人数有四百多个，也不算小，本来招聘上写的6-8k，去了说是试用期三个月四千五+绩效，总共不超过五千，还是单双轮休。

矩形原图像见最下面。思路是，采用L1、L2、L3和L4四条线，按照如图所示方向依次扫过图形，遇到角点停止，返回坐标。（该方法只对部分规则的四边形适用）问题是A和B点的识别程序通不过，请问问大家是怎么回事，该如何解决？源代码如下： // gangban.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include

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