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搜索资源列表

  1. 连通域识别

  2. 图像的连通域识别,寻找图像中的连通区域,进行合并。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2012-06-06
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:jlwang1128
  1. 图形中寻找连通域的算法

  2. 要找出所有连通区域的位置和大小、实际上是求得这些区域的最小矩形包围盒。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-06-18
    • 文件大小:24kb
    • 提供者:mr_jbean
  1. opencv寻找彩色图像联通区域

  2. 通过分离三通道过获取每个通道的阈值,找到所需的连通区域
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-10-23
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:qq_27725591
  1. 水表定位方法

  2. 该方法中,运用canny 边缘检测,列腐蚀,连通区域去除等操作,去除数字框中的一些不必要成分,同时统计出图像的上下左右边界
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-07-09
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:u013401766
  1. C++数字图像处理实验

  2. 某航的数字图像处理实验,包括图像处理的基本算法,大津阈值分割、梯度算子、均值和中值平滑、区域生长、形态学灰值开闭运算、快速傅里叶变换去噪、边缘检测、缩放以及细胞图像的分割与测量,求取细胞核与核仁的面积比例、基于手动选取多个种子点,后续程序实验实现了多连通区域的自动提取,自动寻找区域生长的种子点,请看后面上传的资源。请用VS2015及以上版本打开工程,后缀名为demo.dsp,代码参考了VC++数字图像处理(谢凤英)中的程序。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-11-30
    • 文件大小:108mb
    • 提供者:weixin_38553148
  1. 递归算法详解.pdf

  2. 递归是编程中经常用到的算法思想,这篇讲义详细的解释了递归的相关用法,参考意义比较强。求出an1时,需要返回两个整数:分子q与分母P,而通常的函数只能返回一个整数。 这个问题一般有两类解决办法,一种是让求值凶数返回一个结构休变量,这样就可以返 回两个变量了(其实还可以不只两个呢);另一和是在求值函数的参数表中加入两个指针变 量或引用变量,通过参数给带回数值。但由于后·种做法会使程序结构不清晰一一返回值是 由参数表得到的,因此我们使用前一种方法。 另外,在通过a,=得出a=-—后,a就已经是最简分数
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-10-05
    • 文件大小:815kb
    • 提供者:u012454600
  1. 一种基于拓扑势的网络社区发现方法_淦文燕.pdf

  2. 从数据场思想出发,提出了一种基于拓扑势的社区发现算法.该方法引入拓扑势描述网络节点间的相互 作用,将每个社区视为拓扑势场的局部高势区,通过寻找被低势区域所分割的连通高势区域实现网络的社区划分.理 论分析与实验结果表明,该方法无须用户指定社区个数等算法参数,能够揭示网络内在的社区结构及社区间具有不 确定性的重叠节点现象.算法的时间复杂度为 O(m+n3/γ )~O(n2),n 为网络节点数,m 为边数,2<γ <3 为一个常数
  3. 所属分类:网络安全

    • 发布日期:2019-08-23
    • 文件大小:971kb
    • 提供者:u012045429
  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众:中南大学!计算机学院!梁毅雄老师授课学生!数字图像处理!中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-07-04
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:sinat_31857633
  1. 浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

  2. 主要内容:对比新旧函数,用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域,留下较大区域。 关键字:connectedComponentsWithStats 在以前,常用的方法是”是先调用 cv::findContours() 函数(传入cv::RETR_CCOMP 标志),随后在得到的连通区域上循环调用 cv::drawContours() “ 比如,我在GOCVHelper中这样进行了实现 //寻找最大的轮廓 VP FindBigestContour(Mat src){ int imax = 0
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:174kb
    • 提供者:weixin_38711369
  1. Opencv提取连通区域轮廓的方法

  2. 本文实例为大家分享了Opencv提取连通区域轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 在进行图像分割后,可能需要对感兴趣的目标区域进行提取,比较常用的方法是计算轮廓。 通过轮廓可以获得目标的一些信息: (1)目标位置 (2)目标大小(即面积) (3)目标形状(轮廓矩) 当然,轮廓不一定代表希望目标区域,阈值分割时可能造成一部分信息丢失,因此可以计算轮廓的质心坐标,再进行漫水填充。 程序中有寻找质心+填充,但效果不好,因此就不放填充后的图了。 实验结果: #include "opencv2/
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:69kb
    • 提供者:weixin_38530115
  1. Opencv求取连通区域重心实例

  2. 我们有时候需要求取某一个物体重心,这里一般将图像二值化,得出该物体的轮廓,然后根据灰度重心法,计算出每一个物体的中心。 步骤如下: 1)合适的阈值二值化 2)求取轮廓 3)计算重心 otsu算法求取最佳阈值 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分,otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:73kb
    • 提供者:weixin_38747917