基于数学形态学的汉字骨架提取算法

运用数学形态学的方法，给出了文字图像骨架的提取算法，并进行了实验。

提取图像的骨架(Skeleton)算法

图像的骨架似乎没有严格的数学定义，可认为是图像细化（Thinning）的产物（中轴可以看作一种骨架，其有严格的数学定义）。目前已经有许多细化算法，这些算法得到的骨架可能略有差异。本文实现了Khalid Sheed 的 K3M算法。该算法属于迭代腐蚀边界的一类算法，该类算法的思想是，假定从二值图像中物体的边界处同时开始燃烧，物体就会被逐步细化，但在燃烧过程中要保证满足一定条件的点被保留或者被“烧掉”

汉字常用特征的提取方法详解

CSDN的博客确实太难写编辑了，最常用的还是WORD，我是从word导过来，图片什么的重新插入的，麻烦死了。所以排版什么的可能有点不规则，见谅。 汉字模板制作： 汉字模板即是对字模图片进行特征提取，将特征数据存放到存储器上构成模板。模板制作与提取待识别汉字特征需要将原始汉字图片进行归一化，可增加特征的鲁棒性。汉字数据尺度归一化到为64*64，归一化方法很多，最常用的是基于重心的归一化，

Python学习19_骨架提取与分水岭算法

转自：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5167414.html 骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。 1、骨架提取 骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。 morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）

图象的骨架提取算法

把一个平面区域简化成图（graph）是一种重要的结构形状表示法。利用细化技术以得到区域的骨架是常用的方法。中轴变换（medial axis transform,MAT）是一种用来确定物体骨架的细化技术。具有边界B的区域R的MAT是如下确定的。对每个R中的点P，我们在B中搜寻与它最近的点。如果对P能找到多于一个这样的点（即有2个或以上的B中的点与P同时最近），就可认为P属于R的中线或骨架，或者说P是

两种图像骨架提取算法的研究(1)原理部分

骨架提取

基于zhang 的骨架提取

最近在学图像处理的骨架提取，发现很多中文教材对这个方面讲的很有欠缺，于是我决定看英文原文的论文。看了2篇论文，“A fast parallel algorithm for thinning digital patterns” by T.Y. Zhang and C.Y. Suen.以及Parallel thinning with two sub-iteration algorithms” 

OpenCV骨架提取代码

提取骨架常用的方法有zhang快速细化法，rosenfeld方法等。两种算法的原理可以参考：贾挺猛. 葡萄树冬剪机器人剪枝点定位方法研究[D]. 浙江工业大学, 2012. 这篇文章中有比较详细的解释。此外《数字图像处理》（第三版）-冈萨雷斯，9.5.7和11.1.7两个小节对骨架提取问题进行了比较详细的介绍。下面是实现两种算法的代码。 #define p1 SrcImage.at(i, j)

二值图像的骨架提取

本文介绍的二值图像细化算法是来自 T.Y. Zhang and C.Y. Suen 1984 年发表的论文 “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns” 中所介绍的算法。

【Android】opencv图像处理之提取骨架

在网上找了好多股价提取的实例，有关android的，实在都不能用，最后只好动手按照书中的算法实现，记录在此。算法参看自《数字图像处理（第三版）》Rafae C.Gonzalez, Richard E. Woods著, 阮秋琦 阮宇智 等译， 第418页。 代码如下 /** * 骨架 * 参考http://felix.abecassis.me/2011/09/opencv-mo

圖像細化（骨架化）算法 分析

圖像細化（骨架化）算法 分析 http://www.cnblogs.com/blue-lg/archive/2012/03/08/2383955.html 圖像的細化是模式識別中很重要的一個技術，指的是將原本"臃腫"的像素簡化為單像素相連接的二值圖像（即類似骨架的概念），細化的好壞直接影響到後面識別匹配的效率。 摘自某文章的話，細化就是經過一層層的剝離，從原來的圖中去

骨架提取算法

骨架提取算法

汉字书法图像骨架提取

利用opencv自带的骨架提取函数，经优化后得到汉字图像的骨架图

opencv 骨架提取算法 （查表索引法）

利用查表索引法提取并细化骨架，Mat类型实现、iplimage类型实现

图像骨架提取算法。细化算法

Afast parallel algorithm for thinning digitalpatterns” byT.Y. Zhang and C.Y. Suen.以及Parallelthinning with two sub-iteration algorithms” byZicheng Guo and Richard HallZhangand C.Y. Suen的图像骨架提取算法可以得到比较平...

Zhang-Suen 图像骨架提取算法的原理和OpenCV实现

记录一下图像骨架提取算法，转载至 两种图像骨架提取算法的研究(1)原理部分基于OpenCV的实现代码如下，代码参考 opencv骨架提取/图像细化void Utilities::thinImage(Mat & srcImg) { vector<Point> deleteList; int neighbourhood[9]; int nl = srcImg.rows;...

基于距离变换的中轴线道路骨架提取算法

基于距离变换的中轴线道路骨架提取算法

两种图像骨架提取算法的研究(2)实现代码

1 K3M #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; set GetAi(int a[], int length)//获取A0~A5 { set vec; int neighbour[] = { 1,2,4,8,16,32,64,128

骨架提取——Khalid Sheed的K3M算法

图像的骨架似乎没有严格的数学定义，可认为是图像细化（Thinning）的产物（中轴可以看作一种骨架，其有严格的数学定义）。目前已经有许多细化算法，这些算法得到的骨架可能略有差异。本文实现了Khalid Sheed 的 K3M算法。该算法属于迭代腐蚀边界的一类算法，该类算法的思想是，假定从二值图像中物体的边界处同时开始燃烧，物体就会被逐步细化，但在燃烧过程中要保证满足一定条件的点被保留或者被“烧掉”

python3 OpenCV cv2 图像的细化(骨架抽取)_图像处理作业

参考链接：http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2011/01/01/1923779.html主思路和程序基本上都是参考博主的，只是在思路理解上和Python3的一些小修改.首先是算法原理介绍：图像细化：图像细化主要是针对二值图而言，所谓骨架，可以理解为图像的中轴，，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴线，圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的...

数字图像处理图像的骨架生成和提取（Matlab）三种方法

数字图像处理图像的骨架生成和提取（Matlab），有三种方法，推荐给大家！

图像的骨架提取算法

图像的骨架似乎没有严格的数学定义，可认为是图像细化（Thinning）的产物（中轴可以看作一种骨架，其有严格的数学定义）。目前已经有许多细化算法，这些算法得到的骨架可能略有差异。本文实现了Khalid Sheed 的 K3M算法。该算法属于迭代腐蚀边界的一类算法，该类算法的思想是，假定从二值图像中物体的边界处同时开始燃烧，物体就会被逐步细化，但在燃烧过程中要保证满足一定条件的点被保留或者被“烧掉”...

三维网格的骨架提取

       经过这段时间的努力，骨架提起终于有了点成果。这次编码吸取上次失败的经历，在代码规范上下了大功夫，算法上，在导师的帮助下彻底弄明白了。      算法：         1，体素化         2，细化（判断简单点）     下面还有很多工作要做，怎么样从骨架返回到三维网格，进而对网格进行四边形分割，加油！下面帖几张提取的结果  程序的环境是MFC+openGL细节决定成败！

图像细化、骨架提取

八连通查表法 zhang 的快速并行细化算法 其他工具八连通－查表法python 简单图像处理（16） 图像的细化（骨架抽取） 来自 cnblogs 上 xiatwhu 的16篇 python简单图像处理系列 博文。该文章大意是：判断一个像素点能不能去、通过分析8个相邻点（八连通）的情况可知，见下图 对于黑色的像素点，给它周围的8个点赋予不同的价值 百度文库上有篇

骨架提取----细化

算法原理: 二值图像 8连通域的华东窗口，111111=255中过滤标记（0 保留，1 可以删除） 进行循环多次的删除边缘，直到无法删除位置。

基于opencv的骨架提取代码

基于opencv的骨架提取代码，利用击中不击中变化实现细化操作。

opencv2实现形态学骨架提取

因为opencv2中没有形态学骨架提取算法的实现，于是准备在opencv2上实现一个。 首先介绍下骨架提取算法,冈萨雷斯的书上已经说的很清楚了，我再重复一下。 集合A的骨架可以用腐蚀和开操作来表达， 即骨架可以表示为 其中， 式中，B是一个结构元，而    表示对A的连续k次腐蚀： K是A被腐蚀为空集前的最后一次迭代步骤。换句话说， 其中AB表示用B结构原腐蚀A

Matlab 骨架提取

本代码是骨架特征提取的代码，用Matlab编写，效果还不错！

基于距离变换的骨架提取

本课题主要应用非欧氏距离进行距离变换，针对于不同特征的二值图像，每种距离变换可以选用不同权值的模版进行目标的骨架抽取。其效果的优劣在与欧式距离的误差和运算速度的快慢之间权衡。

python数字图像处理（19）：骨架提取与分水岭算法

python数字图像处理（19）：骨架提取与分水岭算法 骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。 1、骨架提取 骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。 morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_

图像骨架提取实现

实现过程是不断对图像进行腐蚀并且标记每个像素腐蚀到值不再变化的次数。 clear all; close all; clc; I = imread('test.jpg'); [m n]=size(I); m=double(m); n=double(n); Min=double(min(img(:))); w = strel('square',3); img=zeros(m,n); while s

【opencv】经典的细化提取骨架理论及源代码

做项目时碰到特征的骨架提取，找了挺多相关资料，发现这篇博客讲的最完整，而且通俗易懂，完美解决碰到的问题，特转载如下，供更多的人学习。转自：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3327183.html 本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，...

opencv 骨架提取/图像细化

骨架提取/图像细，相信很多人都听说过，图像细化原理 可以参看这篇博文。由于opencv没有现成的函数，因此，看懂了原理之后，自己写了一个函数出来。 现在分享一下代码。 现在越来越觉得C博客的好处，可以看到好多前辈分享的代码，大大缩短了自己掌握图像处理技巧的时间。 这种乐于分享的氛围，必将极大的促进技术的进步和革新。 本代码配置条件  opencv2.4.9+vs2013  应该其他版本的v

【CV】骨架提取

###Date: 2018.4.5   清明 ============================================================ 图像的细化主要是针对二值图而言 所谓骨架，可以理解为图像的中轴，，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴线， 圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。 骨架的获取主要有两种方法： （1）基于烈火模拟

基于opencv2的骨架提取代码 python实现

基于opencv和python的骨架提取代码，利用击中不击中变化实现细化操作。切分以后，结合深度学习识别技术，可以对字符 数字等印刷体有一个比较理想的分割和识别效果。本人亲测 有生成结果图片和原图片对照实例，可以动态展示骨架提取过程，具体参照rar文件包。有问题随时沟通。

骨架提取matlab程序

可以提取三维模型骨架

【OpenCV学习笔记】之四：二值图像细化方法/骨架提取----基于2.0 Mat接口

由于OpenCV没有自带的图像细化函数，网上提供的基本是基于1.0接口的，于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的，方便好用。 细化方法当中，当属经典的Zhang并行快速细化算法，细化之后的轮廓走势与原图保持得相对较好。 参照 http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/5642669， 代码改造结果如下，  //将 DEPTH_8U型二

opencv 图像分割、边缘提取、骨架提取

改代码主要涉及到灰度图像的分割，包括均值聚类，ostu两个算法，以及图像的边缘提取，和骨架提取，同时涉及到奶牛乳腺面积密度的计算等等。

利用python对物体进行骨架提取

由于图片中的对象之间互相粘连和遮挡，因此必须前景进行细化，尽量使不同目标之间分开，更有利于后续的操作

opencv2形态学骨架提取

基于opencv2实现的形态学骨架提取，可供初学者参考。

基于距离变换细化的骨架提取

经典的基于距离变换细化的骨架提取方法。距离变换的结果是双像素宽度的骨架，细化的结果是单像素宽度的骨架。该方法骨架定位精确，运行速度快

图像骨架提取（细化）

Matlab 资源代码，该资源是图像处理中对图形进行二值化处理然后进行骨架提取（图像细化）。

手写的文字怎么进行识别

　　我们手写的文字想转换到电脑的文档里面，我们就会找一些工具进行手写文字识别，下面给大家推荐一款在线进行手写文字识别的软件-迅捷PDF在线转换器，下面我们就用这款在线转换器操作一下手写文字识别的过程。 　　1：将自己手写的文字准备好，放在电脑的桌面或者指定的文件夹中。然后在浏览器打开迅捷PDF在线转换器的网站。 　　2：在网站首页导航栏的位置找到OCR识别，点击OCR识别就会看到手写文字识...

提取骨架(细化)

BOOL IsContourP(int x,int y, IplImage *Src_Img){ BOOL p[10] ={0}; int LineBytes =Src_Img->widthStep; BYTE *lpPtr= (BYTE*)(Src_Img->imageData+LineBytes*y)+x;  p[2]=*(lpPtr-LineBytes) ? true:false; p[

ArcMap欧氏距离工具提取图像骨架线

图像骨架线(Morphological skeleton)图像骨架线在wiki中有两个术语，分别是Morphological skeleton和Topological skeleton。 形态骨架线（Morphological skeleton）在数字图像处理中，形态骨架是通过形态学算子计算的形状或二值图像的骨架（或中轴）表示。形态骨架有两种：那些通过形态开口定义的，可以重建原始形状的开口， 那些通

图像骨架提取算法

基于visual studio 2010 的c++ 图像骨架提取算法，可以实现对图像骨架的提取

手写汉字数据集（部分）

手写汉字数据集（HWDB1.1），图片形式的各种汉字以经分别在各个文件夹内存储好。

图像的细化（骨架抽取）

转自： http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2011/01/01/1923779.html 图像的细化主要是针对二值图而言 所谓骨架，可以理解为图像的中轴，，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴线， 圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。 骨架的获取主要有两种方法： （1）基于烈火模拟 设想在同一时刻，将目标

使用OpenCV获取物体的骨架

概述 在很多计算机视觉的应用里，都需要处理大量的数据，耗时费内存。为了减少处理时间，降低内存占用，需要使用物体的紧凑表示，也就是物体的骨架(skeleton)。 物体的骨架要求能够表示这个形状的结构，删除多余的像素点，下图是字母B的骨架。 这篇文章介绍一种使用OpenCV库计算生态骨架（morphological  skeleton）的方法，这种方法简单实用。维基百科中有介绍说通过腐蚀和...

骨架中心线提取

曲线骨架属性，应用程序和算法

基于OpenCV实现二值图细化，骨骼化并求出端点和交叉点

所谓细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为物体的中轴，例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线；正方形的骨架是它的中心点；圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。得到了骨架，就相当于突出物体的主要结构和形状信息，去除了多余信息，根据这些信息可以实现图像上特征点的检测，如端点，交叉点和拐点。 下面先介绍经

基于深度学习的３D骨架动作识别

关于２Ｄ视频动作识别，请移步这两篇博客1,博客2 ３Ｄ骨架动作识别，现在主要有两种方法，一是用ＬＳＴＭ进行时序上的记忆，二是将骨架坐标转换成特殊的图片，用卷积网络进行特征提取以及记忆。 目前使用的最大最全的数据集是NTU-RGBD，后来又出现了一个，但这个数据集是一段视频包含多段动作，主要是用来做detection的。 基于lstm的３d骨架动作识别 因为骨架信息是３Ｄ坐标，两帧之间的变化...

NITE 2与OpenCV结合的第二个程序（提取人体骨骼坐标）

温故而知新——NITE 2的基本使用主要包括以下几个步骤：     1. 初始化NITE环境： nite::NiTE::initialize();     2. 创建User跟踪器： nite::UserTracker mUserTracker; mUserTracker.create();     3. 创建并读取User Frame信息：nite::UserTrackerFr

数据结构与算法Java语言描述

数据结构

行为识别 人体骨架检测+LSTM

转自http://geek.csdn.net/news/detail/138011 在人工智能研究领域，这一技能叫人体行为识别，是智能监控、人机交互、机器人等诸多应用的一项基础技术。以电影提到的老人智能看护场景为例，智能系统通过实时检测和分析老人的行动，判断老人是否正常吃饭、服药、是否保持最低的运动量、是否有异常行动出现（例如摔倒）, 从而及时给予提醒，确保老人的生活质量不会由于

中心线提取的方法

中心线提取是图像分割的重要步骤之一，中心线提取的好坏直接影响图像分割效果，因此研究中心线提取是很关键的问题中心线提取大致分为五种：一 基于拓扑细化的方法使用形态学腐蚀操作来不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，由于该方法是一个迭代过程，所以会很耗时，且易受图像质量的影响。二 基于距离变换的方法通过定位距离物体边界最远的一组点来确定物体的中心线，通常采用欧式距离，可以理解为一系列最大内切球的球心构成了...

图像处理实例

图像处理骨架提取实例，图像处理骨架提取实例，图像处理骨架提取实例

基于轮廓的三维骨架重建方法和核心代码

背景（为什么要这么做？）：         目前获取三维数据的方法很多，比如：双目视觉技术，深度相机等等。         但是存在一个问题：数据量巨大！如果要做在线检测，那速度很可能达不到要求。 总思路：         用二维的数据来表示三维数据（数据量从n3降到n2）。

Halcon中用骨架提取算子skeleton计算区域的斜率

如何计算区域的斜率呢？ 如果是正规的Region，orientation_region能够基于elliptic_axis计算出区域的方位。但是如果是不正规的Region，请注意，该算子计算的方位很可能和你以为的方位有很大的偏差。 此时，更为一般的方法是： 　　（1）skeleton算子能拟合出该区域的骨架。 　　（2）取骨架中

三维图像细化算法

专业的三维图像细化算法，6次子迭代，提取图形骨架！

改进的形态学骨架提取算法

改进的形态学骨架提取算法 图像处理相关可以参考

基于Kinect的骨架提取及姿势识别

基于Kinect的骨架提取及姿势识别，用于简单的体感控制

opencv笔记（二十一）——骨骼去毛刺

图像细化多用于机器人视觉，OCR字符识别等领域，细化后的图像经过去毛刺就成为了我们常说的图像的骨架。 　该图像细化代码依据论文： T. Y. ZHANG and C. Y. SUEN  A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns 代码如下： void ThinSubiteration1(Mat & pSrc, Ma...

3D模型的骨架提取

这是一篇介绍虚拟人生成模型中3D骨架模型的生成方法的文章，值得一看。

基于拉普拉斯算子的点云骨架提取

基于拉普拉斯算子的点云骨架提取！ 基于拉普拉斯算子的点云骨架提取！

骨架提取工程文件VS2010+opencv3.0

实现图像骨架的提取，类似于matlab的bwmorph的skel骨架提取

二值图像--形态学处理4 击中，边界提取，孔洞填充，连通分量提取，凸壳，细化，骨架，形态学重建

学习DIP第14天 转载请标明本文出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。。。。。。。。 开篇废话     其实写博客是个很痛苦的过程，要准备一些东西，还怕写错会误导别人，但是在总结和准备相关资料的时候会更深入的理解其中的一些算法原理，然后再根据自己的实际操...

第三篇 KinectV2骨骼获取原理和获取方法及源代码

第三篇  KinectV2骨骼获取原理和获取方法及源代码   首先声明一下，本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10、Visual Studio 2013、Opencv3.0和Kinect SDK v2.0。这些都可以在百度上找到，download下来安装一下即可。 通过上一篇文章，我们已经基本学会如何获取Kinect 的各种数据源，对于骨骼数据的获取是稍微复杂的那一个

用形态学方法提取骨架线

用形态学方法提取骨架线的matlab源程序，可在matlab6.5版本及以上调试通过，作为形态学学习者的参考资料。

自己验证的一片扯淡的骨架提取论文

基于数学形态学的汉字骨架提取算法    程志君1    杨德强2   这篇论文的效果号称的效果图如下： 我经过自己的验证，写的程序如下，如果我的理解有错误，还请各位写评论啊， #include #include void main() { IplImage *img = cvLoadImage("hello.jpg",0); IplImage *skele = cvCre

Kinect2入门+opencv画骨架+骨架数据

利用opencv绘制kinect2的骨架，适合那些对于Direct2D不熟悉的同学

形态学之骨架算子

一个图像的"骨架"是指图像中央的骨骼部分，是描述图像几何拓扑性质的重要特征之一。在求一幅图像X的骨骼过程中应满足两个条件：第一，X应该有规律的缩小;第二，在X缩小的过程中，应当使X的连通性质保持不变的骨架算子介绍1、skeletion(Region:Skeleton::)功能：计算区域的骨骼参数： Region(输入参数)：输入区域 Skeleton(输出参数)：结果区域2、junctions_...

junctions_skeleton——通过该算子获取骨架的交点和端点，可判断前景的几何简单性（二次分割定位）

junctions_skeleton (Operator) Name junctions_skeleton — Find junctions and end points in a skeleton. Signature junctions_skeleton(Region : EndPoints, JuncPoints : : ) Description junctio

基于CNN的文字识别--总结

一 网络结构　　　文字识别（非手写体）相对容易，ＣＮＮ网络结构基本４层就可以跑出较好的结果；模型收敛也较为容易，加上dropout收敛也很快，一两个小时就能收敛到９０％多（ｔｉｔａｎＸ）.二 训练样本　　　当然，人力、财力、时间有保证的话，收集实际样本效果肯定会好些，没这些条件的话，人工生成样本也不错。一个字几百上千个样本基本靠谱，但是，要注意样本最好要hard。三 经验　1　由于验证集、训练集都是

一些基本的形态学算法

一些基本的形态学算法 1. 边界提取 2. 空洞填充 3. 联通分量提取 4.凸壳 5.细化 6.粗化 7.骨架 8.剪裁 9.形态学重建

手写汉字骨架提取

这是一个成功的对汉字图像进行骨架提取的应用程序。

【opencv】图像细化

在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。      图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。      所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为图象的中轴。      好的细化算

【摘要】图像文本检测提取算法

Scene Text Recognition with Bilateral Regression Jacqueline Feild and Erik Learned-Miller Technical Report UM-CS-2012-021 University of Massachusetts Amherst Abstract This paper focuses on improv

卷积神经网络文字识别

卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征

利用halcon在网格中提取骨架和交点与端点

这是原始的图片： 需要提起该网格的交叉点和端点。 思路： 1、首先使用skeleton(),求出骨架。 2、然后使用junctions_skeleton(),求出连接交叉点和结束点（端点）。 该代码如下：read_image (Image, 'D:/HALCONexprement/halcon170209/QQ图片20170812203004.png') rgb1_to_gray(Imag

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图像，进行边界提取，骨架提取，孔洞填充，角点提取，图像重建。     基本的算法:膨胀腐蚀，开操作，闭操作，击中击不中变换      边界提取主要涉及腐蚀和求补集操作 代码如下： int  picProcessBasics::IMGEdgeExtracting(IplImage* pImg,IplImage* pDestImg,double threshold,

如何写一个简单的手写识别算法？

 可以精准快速的识别出自定义的简单图形。 类似于下面这种？ Magic Touch - A Free Game by Nitrome Magic Touch: Wizard for Hire on the App Store on iTunes 吐槽第一名答案， @Vinjn张静 回答的 $1 gesture recognizer 是比较好的解法。 洒家也有一个类似的算

OpenCV骨架提取

基于OpenCV写的骨架提取算法,算法具体是利用数字图象处理中的一个算法,实现后有很好的 提取效果,但是时间复杂度较大,效率较低

形态学骨架提取

下面我来介绍一下关于形态学中的骨架提取，并在MATLAB中实现： 1、打开MATLAB软件，在其主界面的编辑器中写入下列程序： I=imread('G:\MATLAB\bm.bmp');  %读取当前路径下的图片 subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on;                  I...

[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算

数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化，包括图像顶帽运算和图像黑帽运算，基础性知识希望对您有所帮助。

Text_seg_test

Text_seg_test 分割算法，文字检测，文字提取

数学形态学的matlab实现

应用数学形态学对一维扰动信号进行处理！！！

基于kinect的骨架提取

基于kinect的骨架提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

【手写文字识别】-JavaAPI示例代码

手写文字识别-JavaAPI示例代码   不知不觉手写文字识别百度已经开始邀测了。需要的小伙伴去申请了哦。申请方式加入文字识别群找PM。或者工单提交申请。都要说明自己的APPID哦。接口地址:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting ----------------------------------------------

人体骨骼坐标在彩色图像中显示

// YeNite2SimpleUsingOpenCV.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include // OpenCV 头文件 #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace openni;

Code+Volumes

3D骨架提取的基本算法代码，将4种最常见的算法均包含在内。

二值图像的边缘细化

本程序为在matlab平台上编写的，对二值图像边缘细化。该算法是改进的Hildtich。

kinect实现骨架提取和显示

此工程实现了kinect的骨架提取和跟踪的功能，非常有用

骨架提取

BOOL IsContourP(int x,int y, IplImage *Src_Img){ BOOL p[10] ={0}; int LineBytes =Src_Img->widthStep; BYTE *lpPtr= (BYTE*)(Src_Img->imageData+LineBytes*y)+x;  p[2]=*(lpPtr-LineBytes) ? true

基于数学形态变换的骨骼CT图像边缘提取

数学形态变换和Canny算子相结合，对骨骼CT图像处理，进行图像重构！

一种简单有效的手写体数字特征提取算法

有效地数字特征提取算法 模式识别中的手写数字识别