关于二值图像的数据 [问题点数:20分]

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二值图像 高级描述二值图像 高级描述二值图像 高级描述
<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述<em>二值图像</em> 高级描述
matlab生成二值图像,m文件的使用
I=imread('1.jpg');     %读取图像 imshow(I);             %显示一副图像 level=graythresh(I);   % 图像灰度处理 bw=im2bw(I,level);     % 图像二值化处理 figure,imshow(bw);     % 显示<em>二值图像</em>   编辑和使用m文件时,应该把文件和图片复制到matlab的安装目录,然后
【openCV】二值图像基础操作
实现了<em>二值图像</em>的Thin,Thicken和提取骨架的操作。 #include "opencv2/opencv.hpp" #define HIT 1 #define MISS 0 using namespace cv; using namespace std; const int dir[9][2] = {{-1,-1},{-1,0},{-1,1},{0,-1},{0,0},{0,1},{1
图像处理,二值图像轮廓跟踪
图像处理,<em>二值图像</em>轮廓跟踪 图像处理,<em>二值图像</em>轮廓跟踪 图像处理,<em>二值图像</em>轮廓跟踪 图像处理,<em>二值图像</em>轮廓跟踪
MATLAB自己实现的rgb图像转二值图像
自己手动实现的MATLAB程序,能够将rgb图像转化成<em>二值图像</em>,模拟rgb2bw函数。
二值图像模式识别——特征提取小试
%feature extractionArea=[];% 提取特征“面积”Euler=[];% 提取特征“欧拉数”Num=[];% 提取特征“连通域个数”Per=[];%提取特征“周长”for i=1:734    str=['C:\BIC\Image\z',num2str(i),'.jpg'];    I = imread(str);%读入图像;    %% 提取特征值1——面积    %b...
基于matlab二值图像的傅里叶变换
(1)要求:对黑背景白色矩形框的二值图进行傅立叶变换 (2)程序:  N=100;f=zeros(50,50);f(20:30,15:35)=1;%创建50x50的<em>二值图像</em>subplot(121),imshow(f);%原始图像显示title('<em>二值图像</em>');F=fft2(f,N,N);%傅立叶变换F2=fftshift(abs(F));%频谱中心化subplot(122);x=1:N;y=1:N...
matlab查找二值化图像边缘与二值图像形态学运算
Matlab函数bwmorph简介   函数功能: 对<em>二值图像</em>进行数学形态学(Mathematical Morphology)运算。   语法格式:   BW2 = bwmorph(BW,operation)   对<em>二值图像</em>进行指定的形态学处理。   BW2 = bwmorph(BW,operation,n)   对<em>二值图像</em>进行n次指定的形态学处理。 n可以是I
基于二值化图像的边界提取算法
常用的二值图象边界提取算法有:(1)删除象素 法:方法如下,判断当前象素的8邻域象素是否全部是目标象素,如果是,则当前象素不是边界象素, 删除;否则是边界象素,予以保留。运用此规则对图象中每个象素进行处理,最后保留在图象中的象 素为图象边界。该方法简单快速,然而得到的边界通常不是单象素宽,需经过细化处理才得到单象素 宽边界。(2)数学形态法:通过取一个3×3的结构元素,然后用该结构元素对图象进行腐蚀,接着 用原图象减去腐蚀结果便可得到图象的边界。该方法得到的图象边界也不是单象素宽,运行效率比删 除象素法低。 本文提出了一种新的二值图象边界提取算法。该方法在提取一个边界象素时最多只需要计算4个象 素,运算量小,速度快;能准确地提取出单象素宽的边界。
matlab学习笔记(十二)---二值图像及其特征提取
1、<em>二值图像</em>的生成 函数im2bw:把图像转换成<em>二值图像</em> load trees; BW=im2bw(X,map,0.4); subplot(121),imshow(X,map),title('原图像'); subplot(122),imshow(BW),title('<em>二值图像</em>');效果图如下:   2、特征提取 2.1图像面积 函数bwarea:获取<em>二值图像</em>的面积 计算图像cir
二值图像孔洞填充
<em>二值图像</em>的孔洞填充 <em>二值图像</em>的孔洞填充是基于图像形态学操作的基本运算,本文参考数字图像处理(冈萨雷斯著)相关章节的有关内容并结合作者自己的思考,给出了基于C# <em>二值图像</em>孔洞填充的可行程序。 基础知识:参考数字图像处理 P402-P415 数学形态学的语言是集合论,这里所说的孔洞是<em>二值图像</em>内部八连通点阵组成的闭合圈内的像素点集,孔洞填充的基本步骤如下: 1.确定<em>二值图像</em>像素[0,0]为初始种
Opencv学习笔记——利用二值图像画简单轮廓
通过opencv自带的cvFindContours函数可以但简单的
二值图像信息隐藏
<em>二值图像</em>信息隐藏的方法是把一个<em>二值图像</em>分成一系列矩形图像区域B,某个图像区域B中黑色像素的个数大于一半,则表示嵌入0,如果白色像素的个数大于一半,则表示嵌入1,但是当需要嵌入的比特与所选区域的黑白像素的比例不一致,为了达到与像素关系,刚需要修改一些像素的color.此方法的缺点是没有明确界定哪些像素可以修改以便于隐藏秘密信息,<em>二值图像</em>中某些像素的修改可能会引起<em>二值图像</em>视觉效果上的较大变化,相应的水印嵌入算法可能在较大程度上破坏图像质量。
opencv 之一种二值图像实现方法
这次实用的函数是自己实现,这次使用方法: 使用近似一维Means方法寻找二值化阈值,该方法的大致步骤如下: 1.      一个初始化阈值T,可以自己设置或者根据随机方法生成。 2.      根据阈值图每个像素<em>数据</em>P(n,m)分为对象像素<em>数据</em>G1与背景像素<em>数据</em>G2。(n为 行,m为列) 3.      G1的平均值是m1, G2的平均值是m2 4.      一个新的阈值T’ =
Visual C++实现二值图像处理
<em>二值图像</em>是一种简单的图像格式,它只有两个灰度级,即"0"表示黑色的像素点,"255"表示白色的像素点,至于如何从一幅普通的图像获得<em>二值图像</em>,请参考我近期在天极网上发表的《Visual C++编程实现图像的分割》一文。<em>二值图像</em>处理在图像处理领域占据很重要的位置,在具体的图像处理应用系统中,往往需要对于获得的<em>二值图像</em>再进一步进行处理,以有利于后期的识别工作。<em>二值图像</em>处理运算是从数学形态学下的集合论方法
关于二值图像的提取边界
这是我们的的可当作用,但是还是很有用的对错学者,仅供大家参考,系诶写
关于二值图像模版匹配
rn请哪位高手帮帮忙啊 ,我正在做一个图像处理的程序。然后用到距离变换和模版匹配,但是图片比较大,所以距离变换和模版匹配搭配之后运行起来非常的缓慢,得好几秒后才能出来结果,有没有高手,有现成的代码或者是什么其他方法,帮忙一下啊,谢谢!!
二值图像
学习DIP第10天 转载请标明出处: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。。。。。。。。 <em>二值图像</em>     内容迁移至  http://www.face2ai.com/DIP-3-0-<em>二值图像</em>/  http://www.tony4ai.com/DIP-3-0...
二值图像腐蚀膨胀细化源程序
<em>关于</em><em>二值图像</em>处理的c源程序,包括图像腐蚀、膨胀、细化等内容。
jbig二值图像压缩算法编码实现
jbig2<em>二值图像</em>压缩算法实现,C++实现,jbig2是<em>二值图像</em>压缩效果效率平衡最佳的国际标准
二值图像腐蚀与膨胀操作
申明: 仅个人小记 前言: 我之前对腐蚀与膨胀的概念理解存在错误。我原来的概念解决不了结构的原点设置在结构外部的情况。故在这里记一下。 小注: 刚开始操作的时候是同时有三张图,分别为原图像,结构元素图像,输出结果空白图像 注意: 原图像只是提供位置信息,不参与输出图像的构成。 一、操作方法简要说明 腐蚀...
二值图像的轮廓提取以及跟踪算法
适用于刚学图像处理的人群,<em>二值图像</em>的应用,以及相关使用方法。
【OpenCV学习笔记 004】 图像的缩放、Canny边缘检测和图像的二值化
本篇将介绍使用OpenCV来缩放图片。首先介绍几个关键函数——cvResize和cvCreateImage 一. 主要函数介绍 1.1 cvResize 函数功能:图像大小变换 函数原型: voidcvResize(   const CvArr* src,   CvArr* dst,   intinterpolation=CV_INTER_LINEAR ); 函数说明:
小波域的二值图像数字水印算法研究
小波域的<em>二值图像</em>数字水印算法研究小波域的<em>二值图像</em>数字水印算法研究
二值图像的形状特征提取并显示在图片上
对图像进行二值化处理,获得连通域,再对每块区域进行形状特征提取,获得比如区域的周长、面积等几何特征
查找二值图像边缘
查找<em>二值图像</em>边缘 收藏一下。
matlab 彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像
彩色图像:每个像素由R、G、B三个分量表示,每个通道取值范围0~255。<em>数据</em>类型一般为8位无符号整形。 灰度图像:每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 <em>二值图像</em>(黑白图像):每个像素点只有两种可能,0和1.0代表黑色,1代表白色。<em>数据</em>类型通常为1个二进制位。 索引图像:类似于查字典,为了解决彩色图像消耗空间大的问题,一般应用于色彩构成比较简单的场景...
C++——bmp二值图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
本文实现二值bmp图像的腐蚀、膨胀及开运算、闭运算操作。本文使用白色为前景、黑色为背景的二值图进行操作:1、腐蚀腐蚀操作是结构原中心在被腐蚀图像中平移填充的过程。图像A被结构元B腐蚀,用集合论来表示如下式:                                                              其中x是平移量,上式表示腐蚀结果集合中的元素是结构元的中心平移x后仍然...
二值图像的腐蚀膨胀原理(附代码)
原理部分:https://blog.csdn.net/qq_25847123/article/details/73744575 代码: #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;vector&amp;gt; #include&amp;lt;iomanip&amp;gt; using namespace std; #define picX 6 #define picY 6 typ...
# 灰度图像转化为二值图像的matlab实现
灰度图像转化为<em>二值图像</em>的matlab实现 据说写博客就可以获得10积分,我试试。 灰度图像转化为<em>二值图像</em>的matlab实现 I=imread(‘C:\Users\Administrator\Desktop/5.bmp’); I2=im2bw(I,0.45);%对图像自动二值化 imshow(I2); imwrite(I2,‘阈值0.45.bmp’); 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你...
matlab 二值图像处理函数汇总说明
1. 腐蚀  imerode( ' 目标图像 ‘ ,  strel () ) ;   // strel 的说明见 日志:matlab<em>二值图像</em>腐蚀 2. 膨胀  imdilate( ' 目标图像 ‘ ,  strel () ) ; 3.  开运算  imopen( ' 目标图像 ‘ ,  strel () ) ;  // 先腐蚀后膨胀 4.  闭运算  imclose( ' 目标图像 ‘ ,
二值图像连通域标记算法
<em>二值图像</em>连通域标记算法 八邻域标记算法: 1) 判断此点八邻域中的最左,左上,最上,上右点的情况。如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2) 如果此点八邻域中的最左有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 3) 如果此点八邻域中的左上有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 4) 否则按照最左,左上,最上...
Matlab图像处理常用语句(2)--二值图像处理
<em>二值图像</em>处理方法 1、去掉/填充小区域 2、获取边界点坐标 3、获取几何中心点坐标 4、获取顺时针排序的边界点坐标 5、求取面积、周长 6、获取面积最大的区域 7、计算两<em>二值图像</em>的重合情况
14. 对一幅二值图像进行膨胀、腐蚀、开运算和闭运算,观察效果。
#include #include #include #include int main(void) { int i = 40; IplImage *img = cvLoadImage("6013202130.bmp", 0); IplImage *imga = cvLoadImage("xibao.jpg", 0); IplImag
【图像处理】-001 图像灰度化+二值化+直方图
图像灰度化+二值化+直方图   本文主要用于记录将彩色图像转换成灰度图,分别计算彩色图像各个通道以及灰度图的直方图,将各个通道以及灰度图分别二值化并显示结果。 文章目录1 处理流程2 准备知识2.1 彩色图像通道2.2 彩色转灰度2.3 直方图2.4 图像二值化3 Matlab实现3.1 实现3.2 注意3.2.1 imhist3.2.2 stem3.2.3 im2bw4 OpenCV实现4.1 ...
OpenCV学习笔记:二值图像的腐蚀和膨胀的原理
腐蚀的原理: <em>二值图像</em>前景物体为1,背景为0.假设原图像中有一个前景物体,那么我们用一个结构元素去腐蚀原图的过程是这样的:遍历原图像的每一个像素,然后用结构元素的中心点对准当前正在遍历的这个像素,然后取当前结构元素所覆盖下的原图对应区域内的所有像素的最小值,用这个最小值替换当前像素值。由于<em>二值图像</em>最小值就是0,所以就是用0替换,即变成了黑色背景。从而也可以看出,如果当前结构元素覆盖下,全
彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别
彩色图像:每个像素由R、G、B三个分量表示,每个通道取值范围0~255。<em>数据</em>类型一般为8位无符号整形。 灰度图像:每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 <em>二值图像</em>(黑白图像):每个像素点只有两种可能,0和1.0代表黑色,1代表白色。<em>数据</em>类型通常为1个二进制位。 索引图像:类似于查字典,为了解决彩色图像消耗空间大的问题,一般应用于色彩构成比较简单的场景
【初学者必看】图像处理入门,二值图像形态学(binary morphology)^_^
文章目录一瞥<em>二值图像</em>形态学(binary morphology)膨胀(Dilation)膨胀属性properties of dilation举个栗子腐蚀(Erosion)腐蚀的属性(properties of erosion)举个栗子膨胀和腐蚀的对偶原理(duality)开运算和闭运算性质(properties)举个栗子 <em>二值图像</em>形态学(binary morphology) <em>二值图像</em>形态学算子是...
二值图像连通区域标记
转自:http://blog.csdn.net/jiangxinyu/article/details/7999102 这里列举<em>二值图像</em>连通域标记算法包括直接扫描标记算法和<em>二值图像</em>连通域标记快速算法 一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记,常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。 1、  四邻域标记算法: 1)   判断此点四邻域中的最左,最上有没有点,如果都没有点,则表示
二值图像、灰度图像、彩色图像
____tz_zs<em>二值图像</em><em>二值图像</em>(Binary Image),按名字来理解只有两个值,0和1,0代表黑,1代表白,或者说0表示背景,而1表示前景。其保存也相对简单,每个像素只需要1Bit就可以完整存储信息。如果把每个像素看成随机变量,一共有N个像素,那么二值图有2的N次方种变化,而8位灰度图有255的N次方种变化,8为三通道RGB图像有255*255*255的N次方种变化。也就是说同样尺寸的图像...
Matlab-实现二值图像的信息嵌入与提取
这份资源里面包含信息隐藏、信息提取、md5函数运算这三大部分,主要实现在<em>二值图像</em>嵌入信息并提取隐藏的信息的功能,其中还考虑到了隐写过程中分块处理、如何正确选择隐藏信息的块等问题
【OpenCV3经典编程100例】(11)形态学滤波:对二值图像进行腐蚀运算erode()、膨胀运算dilate()
又是美好的一天开始了~嗯·?今天是周一?嗯!全新的一周开始了哈。本周新推:基本形态学运算的图像处理。一、c++示例代码//包含头文件 #include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt; //命名空间 using namespace cv; using namespace std; //全局函数声明部分 //主函数 int main() { //【1】载入图像,灰度化 Ma...
数字水印(主要为二值图像)算法论文10篇
10篇数字水印算法方面的论文,其中有硕士毕业论文哦。 这10篇分别是: 《一种改进的无损<em>二值图像</em>水印算法》、《一种改进的基于 DWT 的<em>二值图像</em>水印算法》、《基于像素翻转的鲁棒扩频二值图数字水印研究》、《基于误差修正的二值水印图像提取算法》、《基于脆弱性水印算法的文本认证系统》、《基于边缘水印的<em>二值图像</em>版权保护》、《基于SVG数字水印算法研究》、《基于Arnold变换的<em>二值图像</em>算法》、《<em>二值图像</em>中的<em>数据</em>隐藏算法》、《<em>二值图像</em>数字水印技术综述》。 如有侵权,请联系本人删除!
matlab二值图像相似度计算
通过统计每个相似度是否相似的情况,计算了两<em>二值图像</em>间的相似度,程序比较简单易懂
使用Matlab对二值图像进行轮廓提取
参考资料 [1]
图像算法-二值图像 目标标记 连通区域
图像分割是图像领域的重点和难点,边缘检测是图像分割时常用的算法,下面介绍边缘检测领域常用的算子。
基于贴标号算法的二值图像区域分割 面积计算
一、算法介绍 8 连通意义下的贴标号算法 输入图像: 2 值图像I(i,j) 1≤i≤I,1≤j≤J。 输出图像: 标号图像 L(i,j)1≤i≤I,1≤j≤J。 若干标记: i 图像的行指标; j 图像的列指标; nl 用于存储现时刻图像中连通区域个数的变量; T(k) 用于记录贴标号算法中间结果(反映合并过程的有关信息)的一维标号表。 算法步骤: ( 1)完成初始化操作:将
二值图像轮廓提取
// 轮廓提取 // 1. pImageData   图像<em>数据</em> // 2. nWidth       图像宽度 // 3. nHeight      图像高度 // 4. nWidthStep   图像行大小 bool FindContours(unsigned char *pImageData, int nWidth, int nHeight, int nWidthStep) {
OpenGL与OpenCV间传输图像数据
之前一直苦于寻找OpenGL与OpenCV间的<em>数据</em>传输方法,对这两个库运用得不是很熟,在网上找的的方法却是OpenCV往OpenGL传输纹理和<em>数据</em>,即OpenCV把图做出来然后把<em>数据</em>传给OpenGL,让OpenGL来显示。但是我想要的方法是OpenGL往OpenCV传输<em>数据</em>,即OpenGL把图画好之后把图像的像素<em>数据</em>传输给OpenCV作一些处理(如平滑,提取边缘之类的),于是到冒着被墙的危险到国外
MATLAB中将图像转换为二值图像im2bw
在MATLAB中将图像转换为<em>二值图像</em>,主要运用im2bw函数,涉及到一个灰度门槛的数值。 对于灰度图像 bw=im2bw(I,level); level空着的话,默认是0.5。level一般使用graythresh函数来计算,至于graythresh函数中运用到的Otsu's method,which chooses the threshold to minimize the intracl
图像二值化取反
先获取获取直方图,用到 pImageData ,nWidth , nHeight ,nWidthStep , pHistogram等参数;然后用大津法取阈值,通过阈值对图像进行二值化处理,在对图像进行取反
二值图像细化原理
在做小车走迷宫的图像处理的过程,要对路径进行细化,参看了T. Y. ZHANG and C. Y. SUEN写的《A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns》 受益匪浅,故将学习到的mark一下 算法有N次迭代,每次迭代分为两次子迭代,第一次迭代消去东边和南边的边界点,以及西北方向的拐角点,第二次迭代消去西边和北边的边界点,东南方向的拐角点。
8位二值图像转化为1位二值图像
8位<em>二值图像</em>转化为1位<em>二值图像</em> 本文以bmp图像格式为例对如何将8位<em>二值图像</em>转换为1位<em>二值图像</em>进行说明 8位<em>二值图像</em>对于普通的bmp格式<em>二值图像</em>,其每个像素存储为8位(即每个像素占一个字节存储空间)。 1位<em>二值图像</em>而同样的bmp格式<em>二值图像</em>,也可以在存储时,每位只占用1个bit的空间,这样格式的<em>二值图像</em>占用的总存储空间约等于8位<em>二值图像</em>的1/8(由于文件头的大小基本不变,当图像较大时,占用存储基本是
【OpenCV3经典编程100例】(13)形态学滤波:对二值图像进行开运算与闭运算、morphologyEx()函数
形态学滤波:对<em>二值图像</em>进行开运算与闭运算。morphologyEx()函数可以实现形态学处理的很多运算,慢慢来~一、c++示例代码//包含头文件 #include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt; //命名空间 using namespace cv; using namespace std; //全局函数声明部分 //主函数 int main() { //【1】载入图像,灰...
二值图像的膨胀操作及c++实现
应用背景:<em>二值图像</em>的初等形态学运算中的膨胀操作是腐蚀操作的逆运算。
Opencv获取二值图像轮廓
在运动目标检测中,我们经常会碰到将前景和背景分离后
[图像] 二值图像的位置、朝向与投影
<em>二值图像</em>就是由0,1组成的图像。我们可以通过一些简单的计算获取图像的一系列信息。        面积:         所有1的总和         位置:         图像的位置一般由质心来表达,我们可以直接根据质心的定义来计算x轴方向和y轴方向的质心,然后得到中心(xm,ym)                  朝向:         《机器视觉》一
【CV】彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别?
https://blog.csdn.net/iamchenxin2014/article/details/70805928彩色图像(color image):每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是,...
二值图像形态学处理
<em>二值图像</em>是一种简单的图像格式,它只有两个灰度级,即"0"表示黑色的像素点,"255"表示白色的像素点。<em>二值图像</em>处理在图像处理领域占据很重要的位置,在具体的图像处理应用系统中,往往需要对于获得的<em>二值图像</em>进行处理,以有利于后期的识别工作。<em>二值图像</em>处理运算是从数学形态学下的集合论方法发展起来的基本运算很简单,但是却可以产生复杂的效果。常用的<em>二值图像</em>处理操作有许多方法,如腐蚀、膨胀、细化、开运算和闭运算等
【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
二值图像的边缘追踪(内边缘与外边缘)
<em>二值图像</em>的边缘追踪(内边缘与外边缘)  近段时间来,在学习图像处理的课程。使用Lab Windows/CVI为平台。自己学过一些C语言,不过对于CVI可是第一次接触,虽说它是C语言环境,可不是纯C的。举个例子:变量的定义不可以在switch...case语句里面。  对图像进行处理,首先要先将其二值化。二值化的关键是在于阈值的选择。CVI中利用IMAQ里的IPI_Threshold可以
matlab 拟合直线代码
matlab 直线拟合,里面是函数形式,给出点的坐标惊醒你和计算,输出参数给出偏差估计值。
二值图像形状识别的密度分布特征法
1 形心定位和区域划分      一般对于一幅<em>二值图像</em>f ( x, y)来说,由于目标只占了其中的部分区域, 因而在计算距离时,形心的选取很重要。一般选取图像的重心点( .x, .y)作为形心。图像重心坐标为:((横坐标乘以像素强度)之和/像素强度之和,(纵坐标乘以像素强度)之和/像素强度之和),对于<em>二值图像</em>各像素强度为0或1。在得到形心后,先计算图像中各目标像素点到形心的距离,并找出最大距离Dmax,然后采用圆形划分法对图像进行分块,
二值图像处理开运算
应用背景:在二值形态学图像处理中,除了腐蚀和膨胀这两种一次运算外,还有二次运算操作,开运算就是其中一种。
对创建的二值图像进行膨胀处理(matlab编程实现)
膨胀会增长或粗化<em>二值图像</em>中的物体,下面是一个用matlab编程实现二值化的例子 clear all;close all; imagein=zeros(10,10); imagein(5:6,5:6)=1; [m,n]=size(imagein); imageout=zeros(m,n); for i=2:m-1     for j=2:n-1         t=sum(sum(i
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。 1 bwperim 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 im = imread( filepath ); imshow(im); title('原图'); % 转二值
C代码二值图像连通区域标记
之前写过一个C++版本的<em>二值图像</em>连通区域标记函数,当时的直观结果没有问题,我也使用了很久,后来才发现其结果是错的,I'm so sorry! 这里贴出的是一个经过改进的<em>二值图像</em>连通区域标记函数,目前只支持4连通区域标记,要想做到8连通标记的话,最简单的方法是先用[1 1 1]的核对输入图像(的每一行)进行dilate。 较前一个版本的改进:(1)函数经过严格的测试,通过与Matlab连通区域标...
二值图像垂直和水平投影程序
这是一个对<em>二值图像</em>进行垂直和水平方向积分投影的Opencv程序,在VC6.0上运行
图像基础---二值图像的轮廓提取
本文详细 介绍<em>二值图像</em>的轮廓提取算法及实现,并给出了代码,跟大家分享一下,希望大家喜欢!
python保存数组为二值图
二值图的含义是:数组中只有0和1两位数,要么黑,要么白。 但是python不一样的函数保存数组为图像,其中scipy的misc函数保存,会自动地把数组转化为256位 temp = [[0,1],[1,0]] from scipy import misc misc.imsave('pic/10/1.png', temp1) 保存后再打开地结果会变成[[0, 256], [256, 0]] 但是,可...
二值图像叠加在彩色图像上
matlab 实现单通道二值或灰度图像与三通道彩色图像的叠加,简单 易行
二值图像腐蚀与膨胀操作样例
目录 操作方法简要说明 腐蚀操作 结构元素原点在结构元素内部 原点在结构元素外部 <em>二值图像</em>的膨胀操作 点在结构元素内部 原点在结构元素外部
冈萨雷斯:数字图像处理(二):第二章数字图形基础(上)——图像内插,相邻像素,邻接性,距离度量
1.图像内插:从根本上看,内插是用已知<em>数据</em>来估计未知位置的数值的处理。 例如,假设一幅大小为500500像素的图像要放大1.5倍到75075像素,一种简单的放大方法是创建一个假想的750750网格,它与原始图像有相同的间隔,然后将其收缩,使它准确的与原图像匹配。显然,收缩后的750750网格的像素间隔要小于原图像的像素间隔,为了对覆盖的每一个点赋以灰度值,我们在原图像中寻找最接近的像素,并把该像素...
图像二值分割(迭代法)
clear;clc; f=imread('Fig10.29(a).jpg'); [m,n]=size(f); Pn=zeros(m,n); G1=zeros(m,n); G2=zeros(m,n); %%迭代法%%%%% T=mean(mean(f)); %初始阈值 T1=0; while(abs(T-T1)&amp;gt;0.3) R1=find(f&amp;g...
二值图像匹配
function sb2()Iyan=imread(pipe2.bmp);Jyan=imread(yan2.bmp);J=Jyan; I=Iyan;[I_w,I_h]=size(I);[J_w,J_h]=size(J); I_double=double(I);J_double=double(J);J_double_v=71;Z=find(J==0
利用游程编码实现二值图像压缩
编码方案设计:按位进行压缩,对二进制流进行超前扫描,判断是否值得压缩,如果压缩有意义,则压缩;否则保持原始<em>数据</em>。系统实现方案:总体思想:将图像文件以二进制方式读入缓冲区,把二进制位转制为整数,对缓冲区<em>数据</em>进行编码,以特定的格式(unsigned short)写入输出文件;解压缩过程反过来即可。压缩文件存储格式:以每两个字节为单位储存(即每次写入16位unsigned short类型
基于二值距离变换的图像细化的代码实现
<em>二值图像</em>的细化是指将<em>二值图像</em>的拓扑结构计算出来,基于拓扑结构的特征提取及其他处理,计算量将得到大大降低。图像细化的算法很多,这里贴出本人的个人的一些想法,即利用<em>二值图像</em>的距离变换图来得到<em>二值图像</em>的拓扑结构。<em>二值图像</em>的距离变换是指计算<em>二值图像</em>中非零像素点到最近的零像素点的距离,距离的定义很多,这里直接调用opencv里的开源函数:distanceTransform();该函数一共有四个参数,具体参考...
OpenCV 基于轮廓提取的二值图像分析与连通区域标记算法
简单介绍了OpenCV 提供的可用于<em>二值图像</em>分析的算法接口,并在指出现有算法接口不足的基础上,给出了一个带有标记结果输出的 连通区域标记算法接口。
【第二部分 图像处理】第3章 Opencv图像处理进阶【6角点检测 A】
6.1 Harris 角点检测 6.1.1角点检测概述及原理 <em>关于</em>兴趣点(interest points) 在图像处理和与计算机视觉领域,兴趣点(interest points),或称作关键点(keypoints)、特征点(feature points) 被大量用于解决物体识别,图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图,而是选择某些特殊的点,然后对他们进行...
MATLAB进行二值处理并提取像素值
今天又重新看了一下2013年国赛的B题,碎纸片的拼接复原。了解了一下MATLAB处理图像的过程,不得不说MATLAB功能太强大,处理图片只要几行代码就足够了。这道题还用到了模拟退火算法,也是用MATLAB编写的,写在下一篇博客里。 MATLAB程序: clc; clear; filename = '000.bmp'; imfinfo(filename) % 查看图像文件信息 imgRgb =...
二值图像的腐蚀运算及其VC实现
在进行图像预处理与图像边缘检测等过程中,形态学算子是常用的处理方法。本文主要对<em>二值图像</em>腐蚀的定义、原理以及VC下实现方法进行全面总结,并通过图像处理结果对腐蚀操作的功能以及使用场合进行讨论。 1、定义的理解       参考冈萨雷斯的经典教材,对Z空间中的集合A和B,使用B对A进行腐蚀,其定义为:       对其可理解为,对形态学结构元素B进行z平移后,如果
opencv学习(一)实现将彩色图像转换成灰度图像和二值图像
#include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { IplImage*img_color=cvLoadImage("img_color.jpg",1);//原彩色图像(1表示读取彩色图) //将彩色图像转换为灰度图像,并保存 IplImage*img_gray=cvCreat
二值图像距离变换研究
本人对<em>二值图像</em>距离变换做的总结和研究分析,包括欧式距离变换和非欧式距离变换以及倒角距离变换等快速算法实现,包含完整的程序demo+参考文献+结果图像,希望大家多多指教!
OpenCV——二值图像连通域分析
通域分析对于图像处理后面涉及到模式识别的内容来说是基础 连通区域(Connected Component)一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域(Region,Blob)。连通区域分析(Connected Component Analysis,Connected Component Labeling)是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在CVP...
图像处理之基于泛红算法的二值图像内部区域填充
<em>二值图像</em>封闭区域内部填充算法,基于泛红填充实现。
机器视觉学习之-二值形态学
今天小石在这里讲解下我们在机器视觉当中常用的形态学处理运算! 常用的有四个基本运算,分别是膨胀和腐蚀、开运算和闭运算、两两配对。 1、了解前提 在了解形态学处理之前,我们需要知道形态学处理,是针对对象集合的。这里涉及到两个集合,A 为图像集合,B为结构元素集合。 形态学的运算就是用B对A进行某一种操作。 2、膨胀和腐蚀 2.2 膨胀原理 首先我们有一个原图A,和一个结构元素B(...
图像处理常用算法GPU实现四:基于中值滤波的二值图像平滑
[cpp] view plain copy /********************************  *  Author: rabbit729  *  E-mail: wlq_729@163.com  *  Date:   2012-10-08  *  Description: 图像的平滑  ***************************
二值图像边界跟踪
<em>二值图像</em>边界跟踪,
matlab二值图像腐蚀(黑白图像)
%%%%%%%%%%%%%%%%% 1 2016.1.27 %%%%%%%%%%%%%%% 腐蚀 打印腐蚀模板形状 背景0黑色 % 可以单独在 command window 下查看SE* % 参看 help 中 strel I = input('input the picture path:\n'); figure(1); I = imread(I); imshow(I),ti
去除二值图像的杂散点
i=imread('t1.jpg'); i=rgb2gray(i); h=im2bw(i);figure,imshow(h) f=bwareaopen(h,50); figure,imshow(f) g=imdilate(f,strel('disk',2));figure,imshow(g)
《itk实用demo》-二值图像01取反
<em>二值图像</em>01取反 //<em>二值图像</em>01取反 //std::cout &amp;amp;lt;&amp;amp;lt;&amp;quot;----<em>二值图像</em>01取反----&amp;quot;&amp;amp;lt;&amp;amp;lt; std::endl; typedef itk::ShiftScaleImageFilter&amp;amp;lt; ImageType, ImageType &amp;amp;gt;ShiftScaleType0; ShiftScaleType0::Point
Python中使用PIL快速实现二值图代码与资源
Python中使用PIL快速实现二值图代码与资源,
二值图像连通区域标记法,两步法
[转载] http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/12/06/2804922.html 我几乎完全就是照着WIKI百科上的算法实现的,不过是用Matlab而已。使用了两步法进行标记,一步法我还没怎么看。两步法中第二步是比较麻烦的,其中用到了不相交集合的一些理论,尤其是不相交集合森林,我这里的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的
图像处理学习笔记(一)二值图像连通区域的几何中心
Matlab图像处理学习笔记(一):二值化、开操作、连通区域提取、重心、ROI
matlab ——二值图像的连通区域图像处理与图像分析
regionprops统计被标记的区域的面积分布,显示区域总数。 配合[L,num]=bwlabel(bw,8);   %另一篇博文里有函数regionprops语法规则为: STATS = regionprops(C,properties) properties字符串列表 Area EquivDiameter
尚振宏等《二值图像中拐点的实时检测算法》matlab实现
这阵子在研究拐点检测,于是用matlab实现了尚振宏等的《<em>二值图像</em>中拐点的实时检测算法》。 代码说明: 1、测试图片只存在一个轮廓,若存在多个轮廓,最终结果以取得的第一个轮廓处理;       示例:                   2、本人只实现了论文中的前四步,第五步的过滤伪拐点和第六步判断拐点的凹凸性没实现; 3、若有错误,欢迎指正。 代码1(8邻域拐点
OpenCV Java 二值(黑白)图像噪声滤波算法
 OpenCV Java 二值(黑白)图像噪声滤波算法 在图像处理应用中,我们经常会遇到图像中的噪声点影响图像的分割和处理的情况,OpenCV的Java示例不多,本文给出一个OpenCV + Java环境下的图像噪声滤波算法。 OpenCV版本:3.4 Java:1.8   过滤黑白(二值)图像中的噪声点,可以指定过滤区域的大小。 算法说明:
matlab二值图像区域识别(图遍历)
按要求实现matlab中bwlabel的功能。本方法是基于图的广度,深度优先遍历。 % 找<em>二值图像</em>中联通区域的个数,以及大小 % 算法思想: % 在图像中找到一个目标点(可以是自顶向下、从左到右的第一个目标点), % 然后采用图的搜索方法,找出与该目标点连通的区域。 % 对该连通区域进行标记(相当于将该目标区域变成背景) % 重复上述过程,直到找不到目标点(整幅图
imwrite函数保存二值图的问题解决
imwrite()函数保存二值图的问题解决 ; 这里使用opencv进行编辑
VC++ 学生管理系统下载
VC++ 学生管理系统 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/keeptry/261128?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/keeptry/261128?utm_source=bbsseo[/url]
原生Android4.4音乐播放器源码下载
原生Android4.4音乐播放器源码,原封未动,原滋原味的代码,学习最基本播放器框架。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/truckys/7474377?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/truckys/7474377?utm_source=bbsseo[/url]
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