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搜索关键字:图像分析    ( 92个结果
【答题卡识别】基于matlab形态学答题卡识别【含Matlab源码 1135期】
一、简介 1 概述 1.1 基本思想 用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状,以达到对图像分析和识别的目的 1.2 基本运算 膨胀、腐蚀、开操作、闭操作 1.3 数学基础 集合论 结构元素: 原始图像需要扩充使得结构元素位于原始图像边缘时扩充部分可以涵盖整个结构元素。 2 二值图像形态 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-12 18:14:05    阅读次数:0
图像分析之图像形态学处理
1.腐蚀操作 import cv2 #opencv读取的格式是BGR import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB img = cv2.imread('dige.png') cv2.imshow('img', im ...
分类:其他好文   时间:2020-11-20 12:19:31    阅读次数:23
GB/T 38879-2020 颗粒 粒度分析 彩色图像分析法
点击下载该标准 标准编号:GB/T 38879-2020标准名称:颗粒 粒度分析 彩色图像分析法英文名称:Particle—Size analysis—Color image analysis methods发布部门:国家市场监督管理总局 国家标准化管理委员会发布日期:2020-06-02实施日期: ...
分类:其他好文   时间:2020-06-23 19:22:08    阅读次数:117
数字图像处理的三个层次
数字图像处理分为三个层次:低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理(狭义图像处理、图像分析和图像理解)。 狭义图像处理:对输入图像进行某种变换得到输出图像,是一种图像到图像的过程。 (1)低级图像处理内容(狭义图像处理) 内容:主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息,并为自动识别 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-23 13:47:56    阅读次数:88
二值图像连通域标记算法优化
文章概要 非常感谢☆Ronny丶博主在其博文《图像分析:二值图像连通域标记》中对二值图像连通域的介绍和算法阐述,让我这个毫无数据结构算法底子的小白能够理解和复现代码。本文的目的是基于我自己的理解,对该博文中Two-Pass算法的一些优化和补充,同时也希望帮助更多像我一样的人较快地掌握连通域标记。 连 ...
分类:编程语言   时间:2020-03-11 23:39:13    阅读次数:78
特征匹配-Harris角点检测
一、harris算法简介1.角点概述角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义:角点可 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-25 23:07:57    阅读次数:94
libvlc —— 播放器示例程序[C++代码实现攫取 RGB图像 和 PCM音频 数据功能]
在我以前的实际项目中,曾利用 libvlc 去解码音视频媒体数据(如 RTSP、本地文件 等),通过其提供的回调函数接口,攫取 RGB图像 进行图像分析,如 人脸识别、运动检测 等一类的产品应用。除此之外,只要提供适当的 "MRL" ,配合选项参数,VLC 还可以进行屏幕录制、摄像头图像采集、麦克风 ...
分类:编程语言   时间:2020-01-01 23:46:01    阅读次数:126
【图像分析】形态学
开启运算:先腐蚀后膨胀;闭合运算:先膨胀后腐蚀; 开启运算和闭合运算都可以除去比结构元素小的特定图像细节,同时保证不产生全局的几何失真。 开启运算:把比结构元素小的突刺滤掉,切断细长搭接而起到分离作用; 闭合运算:把比结构元素小的缺口或孔填充上,搭接短的间断而起到连通作用; 二值形态学组合运算 组合 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-24 13:47:58    阅读次数:92
李飞飞计算机视觉学习总结三
学习线性分类器 学习内容提要: 第二讲:图像分类 1. 数据驱动方法 1.1. 收集大量的图像数据及标签 1.2. 使用机器学习算法训练一个分类器 1.3. 使用新图像衡量训练的分类器 2. 近邻算法 2.1. 算法描述: 训练数据集合为 T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn) ...
分类:其他好文   时间:2019-12-05 19:01:07    阅读次数:126
数字图像处理(四)
一、图像分析系统的组成: 二、图像分割 : 1、图像分割基于亮度的两个特性:1、不连续性(边界分割法,边缘连接分割法) 2、相似性(阈值分割法,面向区域的分割) 2、 3、边界分割法:点的检测,线的检测,边的检测 点的检测:设定阈值T,运用高通滤波器进行滤波,得出的值跟T进行比较,大于T则说明其与周 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-28 21:31:23    阅读次数:102
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