问题提出:求下图中楔形缺口到圆心的最短距离. [涉及知识点讲解] 一.Region特征算子 在图形窗口中用鼠标单击选中某个Region,然后点击菜单栏的“打开特征检测”图标,就可以看到当前Region的所有特征了. 由特征检测页面可知,Region的特征很多,如何知道用什么算子可以获得这些特征呢? ① 鼠标放在特征上悬停. ② region_features 二.形态学算子(以下面四个为例) dilation_circle erosion_circle opening_rectangle1…

一: 查看阈值之后的region特征,可以通过特征检测来看,在工具栏上 region特征分三部分: 1.基础特征: region面积,中心,宽高,左上角及右下角坐标,长半轴短半轴椭圆方向,洞数及其面积,粗糙度,联通数,最大半径,方向等. 2.开关特征:外接圆半径,内接圆半径,圆度,紧密度,长度,矩形度,凸性,偏心率,蓬松度(bulkiness),外接矩形的方向及两边长度等. 3.几何矩特征:二阶矩,三阶矩,主惯性轴等. region特征选取,使用select_shape,应用前确定是连通域con…

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region. 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region特征一览: 特征 英 译 备注 area Area of…

中心思想 继Relation Network实现可学习的nms之后,MSRA的大佬们觉得目标检测器依然不够fully learnable,这篇文章类似之前的Deformable ROI Pooling,主要在ROI特征的组织上做文章,文章总结了现有的各种ROI Pooling变体,提出了一个统一的数学表达式,藉由这个表达式,提出完全可学习,无人工设计的Region特征,据Han Hu大佬的讲座所说,这篇文章现在只是提出了一种行得通的方案,还没有研究清楚,性能比Deformable Conv那篇文…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jan 16 20:11:07 2018 @author: markli """ import numpy as np; import pandas as pd; """ 贝叶斯分类 训练数据格式 X = [x1,x2,...xm]; m*n xi = [xi1,xi2,...xin].T Y = [y1,y2,...ym];1*m…

R-CNN总结 不总结就没有积累 R-CNN的全称是 Regions with CNN features.它的主要基础是经典的AlexNet,使用AlexNet来提取每个region特征,而不再是传统的SIFT.SURF的特征.同时,还利用了AlexNet本来的功能:分类,这时所得的分类结果相当于预分类.最后,由于每个Region是有边界的,使用SVM对其进行分类得到一个score,定位每个物体的bounding box. 预处理: 先看一看AlexNet的网络结构 可以看到,它的输入图像是一个…

目录 第四章 HALCON数据结构 HALCON Image图像 图像通道 HALCON Region区域 Region的初步介绍 Region的点与线 Region的行程 Region的区域特征 HALCON XLD轮廓 XLD的初步介绍 XLD的数据结构分析 XLD的特征分析 XLD的回归参数 HALCON Tuple数组 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第四章 HALCON数据结构…

两类特征 外部特征(external characteristics), 如boundary 内部特征(internal characteristics), 如像素, color, texture. 当对region的shape感兴趣时, 使用外部特征. 否则内部特征…

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程. 图像一:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们…

R2CNN 论文Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection与RRPN(Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals)均提出了检测出任意角度的文字目标框的方法.两篇论文是同一年出的(2017,R2CNN在RRPN之后3个月,并且在论文中做了结果对比),两个方法的主要区别在于得到候选框角度的网络位置,在RRPN中是在RPN中产生带角度…