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二值图像边界提取后,怎么标记出特定的曲线段
沈小夕
2014-03-26 09:30:16
一副二值图像经过半像素提取之后,,,,怎么将边界上所有的大于60个像素的曲线段标记出来~~~~~~~~
比如这幅图像~~怎么将像素连续的线段提取出来~~~
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二值图像边界提取后,怎么标记出特定的曲线段
一副二值图像经过半像素提取之后,,,,怎么将边界上所有的大于60个像素的曲线段标记出来~~~~~~~~ 比如这幅图像~~怎么将像素连续的线段提取出来~~~
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bobo928843007
2014-03-26
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没有细化不好搞吧
libralibra
2014-03-26
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用连通域搞吧
bobo928843007
2014-03-26
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我现在做的毕设就是细化,才遍历提取特征点的,你的也是一样的道理。
bobo928843007
2014-03-26
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引用 2 楼 jingtingmeihao 的回复:
[quote=引用 1 楼 bobo928843007 的回复:] 没有细化不好搞吧
能不能说遍历所有像素点,然后一一找到连续的~~~~~[/quote] 如果不细化,它的八邻域都有可能有白点,这样的遍历很耗时间,反正我是找不到好的算法。
沈小夕
2014-03-26
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引用 1 楼 bobo928843007 的回复:
没有细化不好搞吧
能不能说遍历所有像素点,然后一一找到连续的~~~~~
YOLOv8旋转目标检测实战:训练自己的数据集
旋转目标检测是计算机视觉领域的一个高级任务,它在传统目标检测的基础上进一步发展。传统目标检测技术主要关注于识别和定位图像中的物体,通常以水平
边界
框(HBB)来标识目标物体的位置。而旋转目标检测则旨在识别并准确定位图像中旋转的物体,为每个检测到的物体提供一个旋转
边界
框(OBB),这种
边界
框能够更紧密地贴合目标物体的实际形状和朝向。YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功,引入了新功能和改进,进一步提升性能和灵活性。YOLOv8支持旋转目标检测任务。本课程以船舶旋转目标检测为例,将手把手地教大家使用X-AnyLabeling手动和自动标注图像中物体的旋转框,并使用YOLOv8利用DOTA OBB数据集上的预训练权重在自己的数据集微调训练,完成一个旋转目标检测实战项目。 本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目实战演示。包括:安装软件环境、安装PyTorch、安装YOLOv8、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练
出
的网络模型和性能统计。 本课程还讲解了YOLOv8旋转目标检测的原理,包括高斯
边界
框和概率交并比、损失函数, 并对YOLOv8 OBB相关的代码进行了解析。
二值图像
边缘
提取
算法C语言实现,FPGA
二值图像
边界
提取
算法实现
1 背景知识图1
二值图像
边界
提取
演示如图1 所示,图1 a为一幅简单的
二值图像
,经过
边界
提取
后形成如图1 b 所示的图像,显示
出
了白色区域的轮廓。2
边界
提取
算法使用黑色
提取
,背景为白色,‘1’表示白色,‘0’表示黑色。图2
二值图像
边界
提取
演示我们使用3x3模板进行
边界
提取
,所以当3x3九个点都是‘1’的时候,输
出
为‘1’,当九个点都是‘0’的时候,输
出
为‘1’,其他情况输
出
均为‘0’。3 F...
图像特征
提取
总结
转载地址:https://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8654856 特征
提取
是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机
提取
图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征
提取
的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的
曲线
或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。...
信息隐藏——
二值图像
的信息隐藏
二值图像
的信息隐藏 【实验目的】: 使用一个
特定
图像区域中黑像素的个数来编码秘密信息。 若某块P1 (Bi)>50%,则嵌入一个1,若P0 (Bi)>50%,则嵌入一个0。 在嵌入过程中,为达到希望的像素关系,需要对一些像素的颜色进行调整。 【实验内容】: ■一.用MATLAB函数实现
二值图像
信息隐藏 ■二.用MATLAB函数实现
二值图像
隐藏信息的
提取
■三.分析阈值R0,R1 以及健壮参数λ对实验结果的影响 一.用MATLAB函数实现
二值图像
信息隐藏 1.读取(预处理后的)目标图片与要隐藏的信
(数字图像处理MATLAB+Python)第九章图像形态学运算-第三节:
二值图像
的形态学处理
形态滤波:是一种在数字图像处理中常用的图像处理技术,用于改善图像的质量、
提取
图像的
特定
特征或去除图像中的噪声。形态滤波主要基于形态学运算,通过结构元素(也称为模板)对图像进行局部区域的操作,从而改变图像的形状和结构。选择不同形状(如各向同性的圆、十字架、矩形、不同朝向的有向线
段
等)、不同尺寸的结构元素可以
提取
图像的不同特征图像的平缓处理:是数字图像处理中的一项重要任务,它有助于减少图像中的噪声和细节,并使图像更加平滑和连续。通过结合开运算和闭运算,可以实现图像的更加全面的平滑处理。
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