大侠们用什么算法得到图像的边界 [问题点数:60分,结帖人fyz2841585]

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Bbs2
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红花 2015年8月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
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2013年5月 VB大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2015年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2015年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
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Bbs1
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图像处理算法基础(七)---形态学边界提取
形态学一般是使用二值<em>图像</em>,进行<em>边界</em>提取,骨架提取,孔洞填充,角点提取,<em>图像</em>重建。rnrn    基本的<em>算法</em>:膨胀腐蚀,开操作,闭操作,击中击不中变换rn     <em>边界</em>提取主要涉及腐蚀和求补集操作rnrn代码如下:rnint  picProcessBasics::IMGEdgeExtracting(IplImage* pImg,IplImage* pDestImg,double threshold,
图像处理算法,canny边缘分析
能够有效的寻找<em>图像</em>边缘!采用canny<em>算法</em>寻找边缘。最后能够<em>得到</em><em>图像</em>中物体的<em>边界</em>
周期循环图像边界算法
在对<em>图像</em>进行卷积运算的时候,为了防止<em>图像</em>的<em>边界</em>区域产生边缘效应,即一部分卷积核位于<em>图像</em>外,需要对原始<em>图像</em>进行延拓处理,这里介绍一种周期镜像延拓<em>图像</em><em>边界</em>的方法。A=imread('Lean.tif');n[m,n]=size(A);np=m;nq=n;npadSize = [p,q];//延拓<em>边界</em>宽度ndim=[1:m m:-1:1];//设置周期变化形式np_pad=mod(-p:m+p-1,2*m
图像二值化、提取边缘
# -*- coding:utf-8 -*-n'''n@finish time:20170914n@author;fengjiexybnthis code is used for my lcd digit dataset gray and binarizationn'''nnimport picklenfrom svmutil import *nfrom PCV.tools import imto
图像形态学概要-腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度(形态学边缘提取)、顶帽操作、黑帽操作
<em>图像</em>形态学中两种最基本的操作就是对图形的腐蚀和膨胀,可以说,形态学中的中高级操作都是建立在这两种操作之上。nn关于<em>图像</em>腐蚀和膨胀的概念,不严谨的简单理解是:经过腐蚀和膨胀操作后最终的效果是对<em>图像</em>中物体的<em>边界</em>进行一层一层的腐蚀和膨胀操作,这个<em>边界</em>包括内<em>边界</em>和外<em>边界</em>。当然这是精枝大叶的理解,如果只知道这个,在实际的工作中是不够的。严谨的理解是这样的:<em>图像</em>的腐蚀和膨胀实际上是用某种形状的窗去遍历<em>图像</em>中的...
边界提取与跟踪
应用背景:在很多情况下,我们需要<em>得到</em>物体的<em>边界</em>轮廓,因为轮廓是对物体形状的有力描述,于<em>图像</em>分析和识别非常有用,<em>边界</em>提取<em>算法</em>能完成这一功能。而<em>边界</em>跟踪<em>算法</em>不仅能提取出物体的<em>边界</em>,还能记录下<em>边界</em>像素的位置信息。
【matlab】:图像获得其边缘
matlab中如何获得<em>图像</em>的边缘呢? n用下面的一段代码就可以了,方法大概是分为如下几个步骤 n1,读入图片 n2,转为灰度图 n3,通过自动获得阈值,转为二值图 n4,将二值图通过roberts算子,prewitt算子,sobel算子获得其边缘**代码: I = imread('d:\\图片.jpg'); //这个地方自己写代码的时候还需要修改,把路径换成自己图片的存放路径nimshow(
边界跟踪算法(一)——Square跟踪算法
最近研究<em>图像</em><em>边界</em>跟踪的相关<em>算法</em>,看了一些论文,<em>得到</em>一些相关的<em>算法</em>知识,与大家分享。rnSquare<em>算法</em>为了提取图案的<em>边界</em>,rn首先,对给定的数字<em>图像</em>,即在网格平面白像素背景上的一组黑色像素,我们需要找到一个黑色<em>边界</em>像素,并把它作为跟踪的“开始”点。rn<em>算法</em>将从该“开始”点出发来完成对<em>边界</em>的跟踪。rn具体过程如下:rn(1)每当发现自己站在一个黑色的像素,则向左进入相邻的像素;rn(2)每当发现自己
图像处理基础知识系列之一:边界跟踪之内边界跟踪算法解释
<em>边界</em>跟踪:内<em>边界</em>跟踪<em>算法</em>解释nnnn <em>边界</em>跟踪是基于边缘的分割常用方法之一,用于区域已分出(二值或已标注),但<em>边界</em>未知的情况。分为内<em>边界</em>与外<em>边界</em>。内<em>边界</em>为区域的一个子集,外<em>边界</em>不是区域的一个子集。nn 内<em>边界</em>跟踪<em>算法</em>具体的实施方法比较明确,但在学习的时候感觉稍微有点抽象,结合自己的理解拓展一下。 具体<em>算法</em>...
边界提取,边界连接,Matlab
演示了如何对一幅灰度图片进行二值化,边缘提取,边缘连接,边缘跟踪
二值图像边界追踪算法
该代码实现二值<em>图像</em>的<em>边界</em>追踪<em>算法</em> 对寻找二值<em>图像</em>的<em>边界</em>点的坐标很有帮助
分割数据边缘优化算法
1. 边缘提取nn目前主流的边缘提取<em>算法</em>有Sobel,Laplacian,Canny,Prewitt等,利用的均是像素层次的梯度信息,n由于canny算子采用高阈值筛选,低阈值连接的策略,所以大大抑制了噪声引起的伪边缘,边缘较为完整。nnnCanny边缘检测<em>算法</em>步骤 : n step1:用高斯滤波器平滑图象; n step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方...
图像形态学与图像减法的边界提取
原始图用这个吧: nnnnn内<em>边界</em>提取nn内<em>边界</em>提取通常可以用原图减去其腐蚀图,代码如下:nnimport cv2nimport numpy as npnnnnI = cv2.imread('D:/Programs/Python/Python36/blob.jpg',0)nret,img = cv2.threshold(I,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)n#m,n =...
图像处理_边界提取_边界跟踪_图像分割的c++源代码
c++程序,车牌号的分割与识别,<em>图像</em>处理_<em>边界</em>提取_<em>边界</em>跟踪_<em>图像</em>分割的c++源代码
检测图像边缘(包括障碍物的边缘,道路边缘)算法
1.<em>图像</em>边缘检测原理和方法介绍: nhttps://wenku.baidu.com/view/1693b3a62cc58bd63086bd5b.html2.Cv<em>图像</em>处理的学习网页: nhttp://wiki.opencv.org.cn/index.php/Cv%e5%9b%be%e5%83%8f%e5%a4%84%e7%90%86#Canny3.openCv 实现canny算子,利用canny算子做
图像边缘提取算法
1.sobel算子    是一阶离散性差分算子,如下像素(i,j)和它的八邻域像素i-1,j+1i,j+1i+1,j+1i-1,ji,ji+1,ji-1,j-1i,j-1i+1,j-1Sobel在计算X方向梯度的公式为:GX=[f(i+1,j+1)+2f(i+1,j)+f(i+1,j-1)]-[f(i-1,j+1)+f(i-1,j)+f(i-1,j-1)]Sobel在计算Y方向梯度的公式为:   ...
C#使用DirectDraw读取并显示图像
使用DirectDraw读取并显示出<em>图像</em>,<em>得到</em>窗口<em>边界</em>大小,按照新的<em>边界</em>大小显示图片。
提取二值化图像的轮廓线
将<em>图像</em>二值化,并提取连通区域的轮廓线,如果目标与背景区分明显,提取效果十分理想。脚本主要应用的函数有strel(),im2bw(),bwboundaries()
双重滤波器
一般的平滑滤波器会把<em>图像</em>的<em>边界</em>给模糊,而双重滤波器考虑到<em>边界</em>,这样<em>边界</em><em>得到</em>保留,效果更好
图像处理之边界跟踪
matlab函数:B=bwboundaries(img);rn使用栈实现代码:rnclose all;clear all;nimg = imread('G:/bound.jpg');nimg = rgb2gray(img);nimg = im2bw(img);nimg=im2bw(img);nB=bwboundaries(img);%库函数结果nn[m,n]=size(img);nk=1;nfla
二值图像形状逼近与边界查找
class FindImageBBox(object):n def __init__(self, value, img):n self.value =value #阈值nn self.img = imgnn def do(self):n height = img.shape[0]n width = img.shape...
python实现图像边界跟踪
share一些python实现的codennn#!/usr/bin/env pythonn#coding=utf-8nnimport cv2nnimg = cv2.imread(&quot;trace_border2.bmp&quot;)n[img_h, img_w, img_channel] = img.shapenntrace = []nstart_x = 0nstart_y = 0nngray = img[:,...
python实现图像边缘算法
关于作者:程序员:杨洪(ellende)blog: http://blog.csdn.NET/ellendeemail: yangh.personal@qq.com转载请注明出处,引用部分网上博客,若有侵权还请作者联系与我。1.<em>算法</em>原理将当前的像素值与相邻的右部和下部的像素值进行比较,若相似,则将像素值设置为黑色,否则设置为白色。2.判定像素值相似方法使用欧式距离<em>算法</em>,将一个像素的3个色彩分量映射...
《龙虎风云会》与《白眉大侠》的区别
n n n nnnnnnn一、《龙虎风云会》与《白眉<em>大侠</em>》总体上的比较n《龙虎风云会》是《白眉<em>大侠</em>》续集又不完全是。说是续集因为如果不听《白眉<em>大侠</em>》,《龙虎风云会》就有许多没有&quot;前文&quot;的情节,如阎王寨、叠云峰、大三鼠之死等等、《龙虎》中反复提到。说不是续集因为许多情节同《白眉<em>大侠</em>》相同,也有许多情节同《白眉<em>大侠</em>》矛盾。单老自己的评价是:&quot;《龙虎风云会》是《白眉<em>大侠</em>》的...
二值图像的轮廓提取以及跟踪算法
适用于刚学<em>图像</em>处理的人群,二值<em>图像</em>的应用,以及相关使用方法。
matlab边界跟踪,输出边界点的坐标。
matlab <em>边界</em>跟踪程序,<em>图像</em>要求为二值<em>图像</em>,输出为<em>边界</em>的点的坐标。
matlab实现分水岭算法处理图像分割
matlab实现分水岭<em>算法</em>处理<em>图像</em>分割
Matlab图像分割边缘提取算法
利用matlab编写的各种经典的关于<em>图像</em>分割和边缘提取的<em>算法</em>
MATLAB 图像边界跟踪
前几篇文章中讲的都是对于离散点的操作,对于离散点的处理方法比较少,后来想到将离散点做出的曲线图保存成<em>图像</em>,对<em>图像</em>进行处理比较方便。在matlab<em>图像</em>处理工具箱中,有两个函数可以用来进行<em>边界</em>跟踪,其中一个是bwtraceboundary,另一个是bwboundaries。我们首先看一下bwtraceboundary 函数的常见调用方法:nB = bwtraceboundary(BW, p,fstep...
图像算法八:【图像分割】边缘检测(Roberts,Sobel,canny)、霍夫变换(hough)、阈值分割、区域分割
1.我们主要学习以下四种差分算子nnnRoberts算子n Sobel算子n Prewitt算子n canny算子nnnn% Matlab<em>图像</em>边缘检测梯度算子–Roberts、Prewitt、Sobel、LOG、CannynI = imread('0.jpg');nI =rgb2gray(I);n% edge()函数:边缘检测,门限值采用默认值n% Roberts算子边缘检测nBW1=edge(...
肺实质提取
本段代码是利用大津法分割阈值,获得二值<em>图像</em>,随后利用小面积法删除背景区域,经过运算获得肺实质的掩模<em>图像</em>,最后,经过原dcm<em>图像</em>与掩模<em>图像</em>的运算,获得完整的肺实质<em>图像</em>,完成肺实质的粗提取。
世上最牛的23个图像跟踪算法(MATLAB程序)
世上最牛的23个<em>图像</em>跟踪<em>算法</em>(MATLAB程序):ASLA,SCM,L1APG,TLD,CT等
OpenCV 学习(利用滤波器进行边缘提取)
OpenCV 学习(利用滤波器进行边缘检测)通过低通滤波器,我们可以将<em>图像</em>平滑,相反的,利用高通滤波器可以提取出<em>图像</em>的边缘。Sobel 滤波器Sobel 滤波器是一种有方向性的滤波器,可以作用在 X 方向或 Y 方向。 n关于这种滤波器的理论介绍可以参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator函数原型如下:void Sobel( InputArray
[学习opencv](opencv)去除图像中白的边界干扰
C++- opencv//去除<em>图像</em>中白的<em>边界</em>干扰 way-2速度快 Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U); uchar *p = lookUpTable.data; for(int i=0; i&amp;lt;256; i++) { if(i&amp;gt;=240) { p[i]=0; } else { p[i]=i; } } //通过LUT函数实现<em>图像</em>取反 LUT(...
机器学习(有监督)的本质和常用机器学习方法对应的映射与分类决策边界
机器学习有监督学习模型的本质:根据已有样本信息去对新的输入做出预测nn训练:根据已知训练样本(x,y)构建x→y的映射f(x)nn预测:根据映射f(x)对新的输入x进行预测<em>得到</em>ynn具体的形式如下图所示: nnn注:上图来自:机器学习的本质是<em>什么</em>?nn那这个映射f(x)的具体形式是<em>什么</em>样子的呢?下面就以几个常用的机器学习方法为例,以一个简单的线性可分数据集来展示映射f(x)的具体形式。nnnnLo...
基于Python 的简单栅格图像边界提取
在GIS中,栅格属性里有关于栅格自身的信息,背景(nodata value)对于识别一张<em>图像</em>的<em>边界</em>像元尤为重要,我们目的只要把每行每列中的第一次出现不是nodata的像元和最后一次出现nodata的前一个像元就可以了。对于栅格,可以用ArcPy中的RasterToNumpyArray函数将将栅格转成numpy数组,然后就可以按照所想读取出每行列中首尾像元。以下是部分代码提取<em>边界</em>像元的核心<em>算法</em>,其实
opencv——扩充图像边界
import cv2nimport numpy as npnfrom matplotlib import pyplot as pltn'''n扩充<em>图像</em><em>边界</em>n• src 输入<em>图像</em>n• top, bottom, left, right 对应<em>边界</em>的像素数目。n• borderType 要添加那种类型的<em>边界</em>,类型如下n– cv2.BORDER_CONSTANT 添加有颜色的常数值<em>边界</em>,还需要n下一个参数(v
图像边缘提取算法C语言代码
<em>图像</em>边缘提取<em>算法</em>包括了多种常用的思想,进而方便大家今后方便查阅
提取图像边界,用数字标记不同的目标边界
I=imread('pillsetc.png');nimshow(I);nI=rgb2gray(I); %彩色<em>图像</em>灰度化nthreshold=graythresh(I); %设置灰度<em>图像</em>的最佳阈值nbw=im2bw(I,threshold); %由阈值<em>得到</em>二值图nfigure;nimshow(bw);n bw=bwareaopen(bw,30); %利用形态
使用形态学操作实现边界提取
    使用形态学操作实现<em>边界</em>提取的思路:nn            1.首先对<em>图像</em>A进行腐蚀,nn            2.之后再使用A减去腐蚀后的结果即是提取到的<em>边界</em>nn            nnopencv中代码如下:nnn#include &amp;lt;iostream&amp;gt;n#include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt;nint main() {n cv::...
基于小波变换与形态学的一种边界重叠图像的拼接算法
基于小波变换与形态学的一种<em>边界</em>重叠<em>图像</em>的拼接<em>算法</em>
图像预处理——边界跟踪、图像分割
<em>边界</em>跟踪利用边缘检测<em>算法</em>可以检测出<em>图像</em>中的<em>边界</em>点。但是在很多情况下,仅仅检测出<em>边界</em>点是不够地,必须通过<em>边界</em>跟踪<em>得到</em><em>边界</em>点序列等数据,为<em>图像</em>分析做准备。对二值<em>图像</em>的<em>边界</em>跟踪可基于八个方向码进行,如图所示。设P(x,y)P(x,y) 为物体的一个<em>边界</em>点,则P(x,y)P(x,y) 的下一个<em>边界</em>点必存在其八邻域内,因此可以根据八邻域信息进行外<em>边界</em>跟踪。在找到下一个<em>边界</em>点后,依次<em>边界</em>点为当前<em>边界</em>点继续搜索。
基于偏微分方程图像处理
<em>图像</em>线性滤波、热传导方程滤波、Gabor<em>图像</em>锐化和动态<em>边界</em><em>算法</em>
边界标志填充算法(计算机图形学)
#include n#include nusing namespace std;nn//边标志<em>算法</em>nvoid edgeMarkFill(int n,int *points)n{n int flag=0;//标志位,判断在图形区域内(1),还是在外面(0)n int c1=0,c2=0;//c1为<em>边界</em>色,c2为背景色n int maxX=0,minX=0,maxY=0,minY=0;n in
大津法二值化图像分割(提取边缘)
      前一段时间想要做一个边缘提取的任务。就是将由于光照等原因形成的<em>边界</em>提取出来。尝试过sobel,canny等方法,感觉没啥效果,虽然人眼能看出来图上是有<em>边界</em>的,但是如果用<em>算法</em>检测,即使把地上很不明显的<em>边界</em>检出来,也不会检测出来光照的<em>边界</em>。      师兄提醒我可以尝试用下大津<em>算法</em>。被认为是<em>图像</em>分割中阈值选取的最佳<em>算法</em>,计算简单,不受<em>图像</em>亮度和对比度的影响,因此在数字<em>图像</em>处理上<em>得到</em>了广泛的...
三种图像处理的基本边缘检测法
三种最基本的边缘检测法n1:直接对<em>图像</em>平滑滤波,之后利用sobel算子计算<em>图像</em>梯度,进行阈值处理,<em>得到</em><em>图像</em>边缘图。这是最基本的边缘检测方法。效果当然一般般而且容易产生边缘断线。nnn2:Marr-Hildreth检测法,Marr和Hildreth两位前辈证明,n1)灰度变化和<em>图像</em>尺度无关(不管<em>图像</em>是大是小,比如将同一张图片进行缩放,他的边缘应该是不会改变的),所以检测的时候要用不同尺寸的
android图像边缘提取(Rober算子)
效果展示:下面帖主要的图片计算类:图片灰度化:public class BitmapUtil {n public static Bitmap bitmap2Gray(Bitmap bmSrc) {n // <em>得到</em>图片的长和宽n int width = bmSrc.getWidth();n int height = bmSrc.getHeight();n...
使用形态运算提取带噪声图像的边缘
使用形态学方法从带噪声<em>图像</em>中提取规则边缘.
图像添加边界
给<em>图像</em>添加<em>边界</em>rn填充<em>图像</em><em>边界</em>的两种方法:rnrnrnrnBORDER_CONSTANT: 使用常数填充<em>边界</em> (i.e. 黑色或者 0)BORDER_REPLICATE: 复制原图中最临近的行或者列。rnrn官方例程rn(1)装载<em>图像</em>rn(2)由用户决定使用哪种填充方式。有两个选项:rnrnrn常数<em>边界</em>: 所有新增<em>边界</em>像素使用一个常数,程序每0.5秒会产生一个随机数更新该常数值。复制<em>边界</em>: 复制原
图像处理之图像分割(二)之边缘分割之边缘松弛
<em>图像</em>分割之边缘分割之边缘松弛nnn  对于书中的边缘松弛<em>算法</em>进行一下拓展,,便于理解。nnnnnnnn n  代码方面还没头绪,后续再说。
图像边缘检测,轮廓拟合
在边缘检测中总会提取出不连续点,或伪轮廓。在这种情况下需要拟合出目标的轮廓,这样可以找到轮廓的数学表达式为后续的特征选取打下基础。博主用coins<em>图像</em>为例,用椭圆方程进行拟合,做出如下实验。1、原图二值化2、边缘检测(sobel算子)3、填补孔洞4、标记连通域5、找到每个连通域坐标6、用每个连通域坐标拟合出椭圆方程7、在二值<em>图像</em>中画出每个椭圆函数%%<em>图像</em>边缘检测和拟合轮廓nclcnclearncl...
应用于图像视频处理的图像识别与神经网络
电子科技大学 格拉斯哥学院 通信二班 鲍佳慧 2017200602004rn一. 背景介绍rn在大一下学期我参加了格拉斯哥学院所开展的一系列新生研讨课活动,其中曾兵院长介绍了有关<em>图像</em>处理,三维电视和“可视”大数据,让我对我们日常的<em>图像</em>和视频有了全新的认识并激发了我对视频<em>图像</em>处理的兴趣。rn二. <em>图像</em>视频处理系统rnrnrn发展rn<em>图像</em>处理的发展依赖于计算机的应用和发展,它是计算机应用领域中非常活跃的一部分。<em>图像</em>...
图像技术(IDL)- 10图像增强与滤波
<em>图像</em>增强技术作为一项重要的<em>图像</em>技术,是根据实际需要对<em>图像</em>进行对比度增强处 理,从而<em>得到</em>相对具体应用来说视觉效果更好的、更有用的<em>图像</em>。<em>图像</em>滤波技术是在增强 <em>图像</em>的同时,对<em>图像</em>进行平滑和锐化等处理。<em>图像</em>的增强和滤波技术可以揭示<em>图像</em>的更多 内在信息,同时还可以消除噪声,从而可以更好的进行<em>图像</em>分割、<em>边界</em>检测和特征提取。
使用opencv对图片进行边缘特征提取
问题的描述 n n n我们需要通过一些<em>图像</em>处理的手段,将a图中<em>图像</em>的轮廓提取出来,结果类似于b图。解决思路使用Laplacian看到这个问题,我想到的第一办法就是拉普拉斯算子。ok,沿着这个思路,我通过opencv在windows平台上进行了一些测试。 nLaplacian 算子的定义:nLaplace(f)=(∂2f)(∂x2)+(∂2f)(∂y2)Laplace(f)=\frac{(∂^2 f)
边界跟踪算法C++实现
最近在学习数字<em>图像</em>处理的一些知识,在看《<em>图像</em>处理、分析与机器视觉》(Milan Sonka著)这本书,在将<em>图像</em>分割I那部分提到了一个内<em>边界</em>跟踪<em>算法</em>(<em>算法</em>6.6),于是尝试用C++去实现以下,由于本人编程基础很差且逻辑思维能力也差,实现的过程中走了很多弯路······最初的版本使用了很多for循环,导致代码的可读性差还有计算效率非常低(运行半天都得不到结果······),于是将部分循环用递归调用替换...
边界跟踪算法(二)——摩尔邻域跟踪算法
rnrn摩尔领域也称为8邻域或者间接邻域。摩尔邻域跟踪<em>算法</em>的基本思想:rnrn找到一个黑色像素,并将它定为你的起始像素。(定位一个起始像素可以以多种方式来完成的;我们将从网格的左下角开始,自下而上扫描每一列像素,从最左向右的每列像素,直到遇到一个黑色的像素,我们将其作为我们的起始像素)。rnrnrn总的想法如下图所示:每次遇到黑色像素,将设置为当前<em>边界</em>像素点,然后原路返回到先前到达的白色像素,
vclskin2.5
vclskin2.5 请<em>大侠</em>们破解!
【OpenCV】超详细边缘提取算法流程(附详细代码)
在传统的计算机视觉领域,经常需要使用一些传统的<em>图像</em>处理<em>算法</em>完成对<em>图像</em>的边缘提取功能,通过对<em>图像</em>的边缘进行提取完成对目标对象的分割,目标分割技术又包括语义分割与实例分割,比较高端的鲁棒性较强的还是需要卷积神经网络<em>算法</em>进行相关的训练,如fcn全连接网络,mask-rcnn实例分割网络。本案例旨在采用传统的<em>图像</em>处理技术完成对<em>图像</em>的边缘检测任务,并通过膨胀腐蚀操作进行连通域的提取,之后通过连通域的填充以及...
Matlab对二值图像进行轮廓提取
本文主要总结一下在matlab中可用于进行轮廓提取的函数。 n1 bwperim n 根据参考资料[2]的提示,可以使用bwperim()函数进行轮廓提取,具体代码如下:%读取原图 nim = imread( filepath ); nimshow(im); ntitle('原图'); % 转二值
边界跟踪算法 输入是一幅图像,输出时边界坐标。基于MATLAB的图像分割
<em>边界</em>跟踪<em>算法</em> 输入是一幅<em>图像</em>,输出时<em>边界</em>坐标。基于MATLAB的<em>图像</em>分割。 <em>图像</em>分割时,经常需要实现对<em>边界</em>的跟踪,从而实现对区域的提取。<em>边界</em>跟踪<em>算法</em>输入时一幅二值<em>图像</em>(即<em>边界</em><em>图像</em>),实现对<em>边界</em>的定位,从而在<em>得到</em><em>边界</em>的基础上提取相应区域。输出是<em>边界</em>坐标。 <em>边界</em>跟踪输入一幅二值<em>图像</em>输出<em>边界</em>坐标 MATLAB
图像抠图的closed form算法
关于<em>图像</em>抠图<em>算法</em>,Levin等人在2007年基于<em>图像</em>的局部光滑 假设,利用代数的方法推导出了alpha matte矩阵闭合解的形式。原文名称是”A Closed Form Solution to Natural Image Matting”。 n在抠图问题中,假设第i个像素点的值IiI_i是由前景点FiF_i和背景点BiB_i按下式加权合成的:Ii=αiFi+(1−αi)Bi式1I_i={\alph
OpenCV入门:图像边缘提取
本文将介绍如何利用OpenCV进行边缘提取。
sobel算子检测灰度图像和彩色图像边缘
在OpenCV中实现用Sobel算子对彩色<em>图像</em>和灰度<em>图像</em>进行边缘检测的<em>算法</em>
二值图像的骨架提取
本文介绍的二值<em>图像</em>细化<em>算法</em>是来自 T.Y. Zhang and C.Y. Suen 1984 年发表的论文 “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns” 中所介绍的<em>算法</em>。
图像边缘检测及提取方法总结(含Matlab代码)
写在前面nn  呼~最近开始入坑<em>图像</em>+机器学习了,学习的过程中遇到了不少不懂的东西,好在自学能力还可以(自恋中= =),所以断断续续也算学会了一些东西~因为这段时间一直在做边缘检测和提取的工作,所以本篇就总结一下一些常见的边缘检测方法,篇幅较长,可按点查看~nn名词解释nn  <em>图像</em>处理中经常用到一些名词,以下列举一些:nnnn1. 滤波nn  所谓滤波就是对每个像素点及其邻域点的灰度值按照一定的参...
基于边缘的图像分割方法
GAC模型是基于边缘的<em>图像</em>分割方法,当<em>图像</em>中的对象和背景的<em>边界</em>处灰度值存在较大差异,那么对象的边缘就将形成明显的轮廓。
边界跟踪算法之内边界跟踪
如何获取一个目标的<em>边界</em>信息呢?**首先要说的是,<em>边界</em>跟踪<em>算法</em>是在区域已经分出(<em>图像</em>已经是二值图或已经标注的图),但<em>边界</em>却是未知的。n如何获取一个目标的<em>边界</em>信息呢?我将自己学习经验分享给大家。n**n<em>算法</em>描述如下:n内<em>边界</em>跟踪nn第一步:n从左到右、从上到下的顺序扫描<em>图像</em>,这样首先会找到目标物体最左上方的<em>边界</em>点(像素点)P0,其具有最小行数值的最小列数值的特点。在此我们定义一个变量temp,用来存储...
边界标志算法
利用<em>边界</em>标志<em>算法</em>,将三角形从顶点表点阵表示。nn#include &amp;lt;GL/glut.h&amp;gt;      // OPenGL实用工具库n//#include &quot;include/glut.h&quot;n#include &amp;lt;math.h&amp;gt;nint dx=0, dy=0; // 平移变量nfloat angle=0;  // 旋转角度nint mouseX=0,mouseY=0; //鼠标位置...
【自制】html5图像边缘查找算法
<em>图像</em>处理,听起来是个十分高深的学问,貌似需要用到一些很深奥的数学知识,让人望而却步。其实在前端角度看,利用html5的canvas技术即可实现简单的<em>图像</em>处理,同时不需要很高深的数学知识,只要你有高中以上的数学水平,足矣。本篇博文主要探讨利用canvas技术,查找<em>图像</em>边缘的<em>算法</em>思路,同时贴出本人写出的查找边缘<em>算法</em>的详细代码。nn在正式开始之前首先介绍两个处理<em>图像</em>问题常用的html5的API:
【OpenCV学习笔记】2.3图像的腐蚀、膨胀、模糊、边缘检测
一、腐蚀和膨胀:参考: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9014781膨胀<em>算法</em>使<em>图像</em>扩大一圈。 n腐蚀<em>算法</em>使二值<em>图像</em>减小一圈。1、<em>算法</em>:腐蚀:删除对象<em>边界</em>的某些像素 n膨胀:给<em>图像</em>中的对象<em>边界</em>添加像素从<em>图像</em>处理角度看,二值<em>图像</em>的腐蚀和膨胀就是将一个小型二值图(结构元素,一般为3*3大小)在一个大的二值图上逐点移动并进行比较,根据比较的结果作出
改进zhang方法图像细化(单像素)
本文主要实现实现了和讲解<em>图像</em>细化<em>算法</em>,引用论文 “牟少敏,杜海洋,苏平,查绪恒,陈光艺.一种改进的快速并行细化<em>算法</em>[J].微电子学与计算机,2013,(第1期)” ,免费下载地址点击打开链接(直接在http://www.ucdrs.superlib.net/中搜索也可)。nzhang的<em>算法</em>是经典的细化<em>算法</em>,具有速度快、保持细化后 曲线的连通性和无毛刺产生等优点,但它细化后的结果不能保证曲线纹路为
使用U大侠安装windows10 64位系统
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python中图像模糊算法(均值,中值,自定义模糊),边缘保留滤波算法参数说明
模糊处理<em>算法</em>nn      均值模糊--------------------------------------------------------------blur()nn      中值模糊-------------------------椒盐噪声处理效果非常明显--------------------medianBlur()nn      高斯模糊---------------------...
计算机图形学常用算法实现4 多边形扫描转换算法-边界标志算法
代码是在winform中运行的。n看书上这个<em>算法</em>写起来轻描淡写的,实际上实现起来还是有很多难点的,难点如下:n1.无法判断经过某个点的时候是不是应该变号。n2.扫描<em>算法</em>画直线的时候,可能同一行有多个点相邻的情况,如果遇到这样的点就变号结果会出现错误。n3.两条相邻边的路径可能经过同一个点,尤其是dy&amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;gt;dx的时候,不加以判断还是会出错。n解决方法如下:n1.借用扫描线<em>算法</em>的思路,如果经...
基于边界特征的图像二值化方法应用研究
基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究基于<em>边界</em>特征的<em>图像</em>二值化方法应用研究
OpenCV:图像切片
#include &lt;opencv2/opencv.hpp&gt;n#include &lt;opencv2/imgproc/imgproc.hpp&gt;n#include &lt;opencv2/highgui/highgui.hpp&gt;n#include &lt;iostream&gt;n#include &lt;vector&gt;nusing namespace std;nus...
四邻域规则和八邻域的规则边界跟踪的源程序
可以完成<em>图像</em>目标的<em>边界</em>自动跟踪,基于四邻域规则和八邻域的规则。有对应的实验图片,matlab代码
计算机图形学边界标志填充
一个计算机图形学关于图形<em>边界</em>标志填充<em>算法</em>的小程序,可直接在C++6.0下运行,很不错的!
计算机图形学边界标志算法
这是一个计算机图形学里的一章内容,关于<em>边界</em>标志<em>算法</em>的源代码 相信很多人需要 代码无错误
matlab对图像边界提取
matlab对<em>图像</em><em>边界</em>提取轮廓跟踪与提取 轮廓跟踪与提取
图像边缘检测原理&何谓角点及Harris角点的基本原理&SURF特征提取简介
<em>图像</em>边缘检测原理:rn<em>图像</em>边缘是<em>图像</em>最基本的特征,边缘在<em>图像</em>分析中起着重要的 作用。所谓边缘(edge)是指<em>图像</em>局部特征的不连续性。灰度或结构 信息的突变称为边缘,例如:灰度级的突变、颜色的突变、纹理结 构的突变。边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该 特征可以分割<em>图像</em>。边缘检测基本思想是先检测<em>图像</em>中的边缘点,再按照某种策略将边缘点连接成轮廓,从而构成分割区域。由于边缘是所要提取目标和
大侠家园之老友全集下载
《老友记/六人行》(Friends)是美国一套久映电视荧幕十年的幽默情景喜剧系列,被公认为史上最成功、世界影响力最大的美剧之一。全剧在全国广播公司(NBC)首播,于1994年9月22日开播,至2004年5月6日落幕。从故事上映至20年后的今天,这部平民经典仍在世界各地持续热播。rn全十季链接:https://pan.baidu.com/s/152TLPFPbkDYAcX0sQt71yArn希望大家喜欢...
基于Halcon的边缘提取
1.边缘提取的处理流程1)采集<em>图像</em>2)<em>图像</em>预处理 (a.去噪    均值滤波   中值滤波  高斯滤波  b.增强<em>图像</em>对比度  sacale_imagemphasize <em>图像</em>形态学 emphasize)3)边缘亚像素处理  edges_sub_Pix   /    threshold_sub_Pix4)联合/分割/特征选取5)拟合 (fit_circle_contour_xld 拟合之前一定要生成...
使用卷积提取图片轮廓
一 实例描述将彩色的图片生成带边缘化信息的图片。本例中先载入一个图片,然后使用一个“3通道输入,1通道输出的3*3卷积核”(即sobel算子),最后使用卷积函数输出生成的结果。二 代码'''n载入图片并显示n首先将图片放到代码的同级目录下,通过imread载入,然后将其显示并打印出来n'''nimport matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片nimport m...
形态学
1、形态学腐蚀和开运算对正向噪声有抑制作用。如果背景是黑色,目标是白色,则腐蚀操作之后,目标变小。n而形态学膨胀和闭运算对负向噪声有抑制作用。如果背景是黑色,目标是白色,则膨胀操作之后,目标变大。n2、开运算:先用结构元素对目标<em>图像</em>腐蚀,再用该结构元素对腐蚀后的<em>图像</em>进行膨胀。开运算可以消除比结构元素小的颗粒噪声。n闭运算:先用结构元素对目标<em>图像</em>膨胀,再用该结构元素对膨胀后的<em>图像</em>进行腐蚀。开运
冈萨雷斯数字图像处理学习7:图像分割 边缘连接和边界检测和阈值处理
三边缘连接和<em>边界</em>检测n通常情况下,检测出的像素并不能完全描述边缘特性,需要紧接连接<em>算法</em>,才能组合成有意义的边缘或区域<em>边界</em>。n1局部处理nnn2区域处理nnn按给出的顺序追踪这些点n3使用霍夫变换的全局处理n通常所说的霍夫线变换和圆变换,将直角坐标系转换到极坐标系下,在极坐标系下相交的直线在直角坐标系系下表示通过一条直线的点。nn四阈值处理n包括全局阈值处理,在整幅图片设定
基于边界梯度的模板匹配算法
最近在做课程作业时,老师要求利用边缘信息进行几何形状芯片的匹配,即给定一个几何形状的形状让其与另外的模板进行匹配,就是模板匹配问题。在OpenCV库中有专门的模板匹配函数matchTemplate,它是利用的<em>图像</em>的像素信息,不符合老师要求的利用边缘信息。网上关于基于边缘信息进行模板匹配的资料不多,最后找到了一名印度工程师做的工作《Edge Based Template Matching》(http...
结合遗传和蚁群算法图像边缘特征提取
**以下是我读了相关文章的总结**n因为<em>图像</em>主要信息来源于边缘,以前用Roberts算子和Sobel算子。其中遗传和蚁群<em>算法</em>具体如下: n1)遗传<em>算法</em>:前期收敛快,而后期迭代次数多了,手链开始变得缓慢; n2)蚁群<em>算法</em>:前期因为“信息素”较少,所以收敛速度慢,但是后期收敛速度加快,且其具有并行性和全局搜索能力。<em>图像</em>边缘检测:有Step、Roof等。下图就是上述两种<em>算法</em>的收敛图:
Opencv 图像分割: 阈值化分割 区域分割 边缘分割
Opencv <em>图像</em>分割: 阈值化分割 区域分割 边缘分割nn卷积 n就是两个函数之间的相互关系,然后得出一个新的值,在连续空间做积分计算,然后在离散空间内求和的过程。 n在计算机视觉里面,可以把卷积当做一个抽象的过程,就是把小区域内的信息统计抽象出来nn<em>图像</em>阈值化分割 n按照灰度级,对像素集合进行一个划分,<em>得到</em>的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,
opencv 图像融合(局部处理)
1.泊松融合(opencv3.0版本以后)nseamlessClonen2.凸包(轮廓线)n       http://blog.csdn.net/wi162yyxq/article/details/53883507n3.ROI设置<em>图像</em>处理的有效区域
MATLAB 图像边界跟踪(二)
MATLAB<em>图像</em>处理工具箱中另外一个用来进行<em>边界</em>跟踪的函数是bwboundaries,它的常见调用方法如下:nB=bwboundaries (BW)n[B, L,N,A] =bwboundaries (BW, conn)nB=bwboundaries(BW, conn, options)n其中,BW是二值<em>图像</em>,值为1的像素构成了目标,值为0的像素构成了背景; conn刻画了跟踪<em>边界</em>的连续性,其值可...
图像跟踪与识别-TLD学习笔记,TLD跟踪算法详解
半自主单目标跟踪人工跟踪:每一帧都需要人互动输入主动跟踪:需要目标的先验信息初始化半主动跟踪:第一帧需要人互动输入去初始化跟踪程序1 Tracking:在这个方法中,没有目标的先验信息,需要外部的初始化。在本文的方法中,初始化是通过在第一帧进行人为的干预。首先,在第t帧的<em>边界</em>框中构造一个等距的点集,在左边的<em>图像</em>中显示。接下来,使用Lucas和Kanade的方法对每一个点的光流进行估计。这个方法,对...
图像处理之滤波算法
一、学习心得: n 在我学习基本滤波<em>算法</em>原理的时候,因为刚接触不是很理解<em>算法</em>具体是怎样实现的,不过在学习了<em>图像</em>形态学之后,发现滤波<em>算法</em>其实很简单。所以在此建议初学者在学习滤波<em>算法</em>之前,可以先学习一下<em>图像</em>形态学,会达到事半功倍的效果。二、对于滤波功能的理解: n 滤波<em>算法</em>,可以理解成一种过滤<em>算法</em>,就像我们筛选产品时,把次品去除掉,只留下合格的产品。而在<em>图像</em>处理中的滤波<em>算法</em>中,处理的
基于模糊数学的灰度边缘检测算法
留存rn1.核心思路rn2.实现细节rn<em>算法</em>的实现. 待复制rn3.实用价值rn水质, 二维条件判断rn4.一些思考rn二维矩阵的隶属度, Er权值达到一定量级, 完全类似一个人权衡利弊在思考了. 模糊数学, 神经元<em>算法</em>是赋予计算机灵魂的粗糙工具吗?
开关电源原理(全部)下载
这课件是讲述电力电子里面常用的一些电路,比如降压,斩波,变频电路,对我们学习很有好处! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/linshijin/2151503?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/linshijin/2151503?utm_source=bbsseo[/url]
罗技WS110摄像头驱动下载
这个是罗技Ws110驱动,如果朋友们用这个驱动的,可以下载看看 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yongdun_007/2545279?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yongdun_007/2545279?utm_source=bbsseo[/url]
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