转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

区域检测算法-MSERs:最大稳定极值区域 参考书籍——<图像局部不变性特征与描述>王永明.王贵锦著 MSER最大极值稳定区域的提取步骤:1.像素点排序   2.极值区域生成   3.稳定区域判定   4.区域拟合   5.区域归一化 MSER算法介绍:参看博客——http://www.cnblogs.com/frischzenger/p/3334569.html 问题综合: 1.<图像局部不变性特征与描述>P103,分水岭算法的思想是怎么样的? 答:1)分水岭算法步骤和openc

ocr 文字区域检测及识别 # coding=utf- from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance from skimage.filters import threshold_otsu import skimage.morphology as sm from skimage.measure import regionprops import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import

MATLAB 画区域作战图 clear load('output_path1.mat') k = 1:130; gplot(edge(k,k),loc(k,:),'c-') title('作战区域道路示意图')

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

前言 对前面的东西更新了一下.地方包括: 1.GUI的更新,更友好的用户界面 2.支持用手直接画车辆区域,并且识别出来 3.将proposal.detect.fine-grained classification三个步骤分离 4.在传入Classification Net的时候,不再循环传入分类,而是将检测出的proposal一起截取形成一个image4d,共同传入alexnet.此举是为了加速. Github https://github.com/ChenJoya/Vehicle_Detect

有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

光流(optical flow) 1950年,Gibson首先提出了光流的概念,所谓光流就是指图像表现运动的速度.物体在运动的时候之所以能被人眼发现,就是因为当物体运动时,会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像,这些变化信息在不同时间,不断的流过眼睛视网膜,就好像一种光流过一样,故称之为光流. 光流法检测运动物体的原理:首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量(光流),这样就形成了光流场.如果图像中没有运动物体,光流场连续均匀,如果有运动物体,运动物体的光流和图像的光流不同,光流场不再连续均匀

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); i3=zeros(size(i1)); :m; :n; ; %最佳阈值在70到90之间 i3(i,j)=; ; i3(i,j)=; end end; end; imshow(i3); s=size(i

根据朋友给的一份原理写的 感觉还挺清楚 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> using namespace cv; #define MAXWIDTH 352 #define MAXHEIGHT 288 typedef struct PTNode{ int data; int parent; }PTNode; void GetCCL(Mat &imgsrc, Mat &am

#import "ViewController.h" #import <CoreLocation/CoreLocation.h> @interface ViewController ()<CLLocationManagerDelegate> @property(nonatomic,strong)CLLocationManager *manager; @end @implementation ViewController -(CLLocationManager*)

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

videoObj = VideoReader('4.avi');%读视频文件 nframes = get(videoObj, 'NumberOfFrames');%获取视频文件帧个数 : nframes currentFrame = read(videoObj, k);%读取第i帧 subplot(,,);%创建图像显示窗口并获取第一个窗口句柄 imshow(currentFrame); % Convert to grayscale. grayFrame = rgb2gray(currentFr

先看几张效果图吧 效果图: 可以直接测试的代码: 头文件: // Saliency.h: interface for the Saliency class.//////////////////////////////////////////////////////////////////////////===========================================================================// Copyright (c) 2009 R