Opencv中distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离,distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息,图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远. 可以根据距离变换的这个性质,经过简单的运算,用于细化字符的轮廓和查找物体质心(中心). 一.细化轮廓 #include "core/core.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #inc

文章转自微信公众号:机器视觉那些事 *******************************************************************公众号:机器视觉那些事儿********** * 1. 算法功能:Blob分析--粘连颗粒检测* 2. 算法思路:* (1)简单的阈值分割:* (2)计算连通域connection:* (3)基于距离变换的分水岭区域分割,使用算子distance_tansform,watersheds* (4)盆地与原连通域求交集,分离粘连颗粒

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.25二值图像距离变换  [函数名称] 二值图像距离变换函数DistanceTransformProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]  二值图像的距离变换实际上就是将二值图像转换为灰度图像,在二值图像中我们将图像分为目标图像和背景图像,假设目标图像像素值为1,即为白色,背景像素为0即为黑色.在转换后的幅灰度图像中,每个连通域的各个像素点的灰度级与该像素点到其背景像素的最近距离有关.其中灰度级最大点的集合为目标图

什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr

距离变换:计算区域中的每个点与最接近的区域外的点之间距离,把二值图象变换为灰度图象. 对于目标中一个点,距离变换的定义为改点与目标边界最近的距离. 目标点离边界约近则值越小,转换的点越暗:越远,值越大,转换的点约亮.  a是原图,b是以图像边缘看做B,c是以两个白点看做B 计算方法: 1.串行实现: 模板:  将a分成b.c两个模板.做一次从左上角到右下角的前向扫描,做一次右下角到左上角的反向扫描. 扫描方案类似于卷积: 在扫到某个像素时,将模板系数值和图像的对应值加起来,将所得和中最小值赋给对

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

C++: void distanceTransform(InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize) 参数详解: InputArray src:输入的图像,一般为二值图像 OutputArray dst:输出的图像 int distanceType:所用的求解距离的类型. It can be CV_DIST_L1, CV_DIST_L2 , or CV_DIST_C mask_size  距离变换掩模的大小,可以

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

如上图所示,这样的一个简单矩形,边界矩形是(x:-28, y:-35, width:152, height:128),这是在这个元件/显示对象自己的坐标空间的范围. 那么把这个放到父元件(舞台)中,再做一定变换.如下图所示,白色区域就是舞台,蓝色矩形中的白色十字架标记,就是世界坐标的(0,0)点.蓝色矩形的原点和世界坐标的原点对应,也就是说蓝色矩阵的坐标为(0,0).       在舞台这个世界坐标系中,边界区域又是什么呢?我们的目标就是计算下图中的红色区域. 其实算法,很简单,在放到舞台之前,

************************************************************* * Halcon将裁剪后的图像还原为原始大小 * Author: LiGuangyu * Date: -- * 在Halcon的使用中,有时候需要对图像开窗,而测量时又需要还原为原始大小 ************************************************************* *在原始图像上的开窗位置 OrigOffsetX:= OrigO

题意:有n个忍者(编号为1-n),每个忍者有三个属性:横坐标x,纵坐标y,所属门派c,要求支持三种操作: 1.改变第k个忍者的位置 2.改变第k个忍者的门派 3.查询编号为[l,r]之间的忍者中,所属门派不同的两个忍者的最大曼哈顿距离 通过曼哈顿距离变换,将每个忍者的横坐标和纵坐标拆成x+y和x-y,两种情况分别用线段树维护区间最大值,最小值,最大值和最小值所属门派,以及门派不同的次大值及次小值(非严格),查询时分两种情况: 1.最大值和最小值门派不同:答案为最大值-最小值 2.最大值和最小值门

imageaffine — 返回经过仿射变换后的图像,剪切区域可选.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 resource imageaffine ( resource $image , array $affine [, array $clip ] ) 参数 image 由图象创建函数(例如imagecreatetruecolor())返回的图象资源. affine 数组,其中键为 0 至 5 的数字. clip 数组,其中键为 "x","y","

投影变换 在放射变换中,物体是在二维空间中变换的.如果物体在三维空间中发生了旋转,那么这种变换就成为投影变换,在投影变换中就会出现阴影或者遮挡,我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化,来处理阴影或者遮挡.在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数:getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵.与getAffineTransform函数不同的是传入的参数是三维空间坐标系的空间坐标,也就是4*2的二维ndarray,其中每

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

技术背景 在量子计算领域,基于量子芯片的算法设计(或简称为量子算法)是基于量子线路来设计的,类似于传统计算中使用的与门和非门之类的逻辑门.因此研究一个量子线路输入后的编译(可以简化为数量更少的量子门组合,或者适配硬件上可实现的量子逻辑门操作),并且输出编译后的量子线路与量子线路图,在各种场景下都会使用到.而且,量子线路编译也能够为量子计算资源估计带来更加准确的结果预测. 量子计算与量子线路 针对于量子计算,这里我们尽量的避免硬件上实现原理的解释,因为那是属于另外一个领域的研究课题.这里我们仅从矩

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现

题目大意:有两类武器(主武器和副武器),每类有若干把,每把武器都有一个基础属性S,以及k个附加属性,让你选一把主武器M和一把副武器S,使得最大. 显然后面的和式是一个k维的曼哈顿距离,带绝对值符号不好算,因此要想办法把绝对值去掉.由于两点任意一个维度(设其值分别为a,b)的曼哈顿距离要么是a-b,要么是b-a,符号总是相反的,因此可以二进制枚举每一维的正负号,对主武器取最大值,对副武器取最小值,两者相减就可以得到最大的曼哈顿距离.中间可能有的值不合法,但不合法的值一定不是最优值,因此可以忽略.