上次写了A4纸的边缘提取，发现我的代码还是存在着很多的问题，比如令人诟病的静态阈值，还有非结构化的编程风格。于是我重新整理了一下，把A4纸边缘提取的代码整合为一个类。不过那个该死的阈值啊，我暂时还没有找到完美的方法，使得适用于所有的图像_(:з」∠)_。
优化的方法倒是有一点，那就是降低标准，择优录取。也就是把阈值调得很低，但是峰值提取的结果只取最优的4个。当然啦，这种方法偶尔会...
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2016-04-10 14:58:45
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前几天写的那个拖拽，自己留下的疑问。。。这次在热心博友的提示下又修正了一些小小的bug，也加了拖拽的边缘检测部分。。。就再聊聊拖拽吧 一、不要直接操作dom元素 react中使用了虚拟dom的概念，目地就是要尽量避免直接操作dom元素，所以我们在对dom元素进行操作的时候需要注意，我之前为了获取fo ...
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2016-04-02 16:03:00
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关于Canny图像边缘检测的原理，网上有很多介绍的资料，
其中一篇介绍得比较好的文章：http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176
大家可以参考一下。
----------------------少废话，上代码-------------------------------------------------
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2016-03-27 01:53:10
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计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行相...
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2016-03-19 19:46:53
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计算机视觉课堂笔记： 包括边缘检测和特征点检测两个部分 边缘检测部分 what--边缘的定义 why--提取边缘的意义 how--提取边缘的方法 what 边缘是图像中亮度突然变化的区域； 图像灰度构成的曲面上的陡峭区域； 像素灰度存在阶跃变化或屋脊状变化的像素的集合。 分类：有梯状，脊状，条状 w
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2016-03-19 19:42:25
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前面在图像转换的时候学到canny算子,可以检测出图像的轮廓信息,但是,该算子检测到的轮廓信息还需要我们手动的用眼睛去识别,而实际工程应用中,我们需要得到轮廓的具体数学信息,这就涉及到今天的主题,图像轮廓检测. 一.图像轮廓检测 在opencv中,轮廓对应着一系列的点的集合,opencv提供了一个函
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2016-03-08 00:25:37
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图像变换是指将一幅图像变换为图像数据的另一种表现形式,例如将图像进行傅立叶变换,或者对图像进行X,Y方向的求导等,经过这些变换,可以将图像数据处理中的某些问题换一个别的角度想办法,所以图像变换是图像处理的时候比较常用的一种方法. 一.sobel算子 sobel算子是一个用于边缘检测的离散微分算子,其
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2016-03-08 00:11:27
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1图像分割原理 图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六
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2016-03-05 20:14:03
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索贝尔算子（Sobeloperator）主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为： 该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及
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2016-03-02 19:50:29
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