viewer1->setPointCloudRenderingProperties(visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "rest_clous"); //io::savePCDFileASCII("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\rest_clouds", *rest_cloud); viewer1->spin();//刷新 return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
脑实质提取模块根据C(n)曲线找到峰值所在层序号i,以该层最大连通分量A(i)的几何中心作为初始种子点seed,对平滑后的数据以i为中间层,上下各s层的I1(i-s:i+s)三维块,进行区域生长分割得到B0(i-s:i+s);中间层分别向上向下移动,对整个三维数据进行该操作,并将所有结果并为一体得到全脑实质掩膜B1。 具体地,...
百度试题 题目常用的区域分割方法有( )。 A.全局阈值法B.区域生长法C.局部阈值法D.分裂—合并法。相关知识点: 试题来源: 解析 B,D
下面哪一个不属于区域生长法的步骤()A.选择适合的种子点B.确定相似性准则C.确定生长停止条件D.判断种子的灰度值搜索 题目 下面哪一个不属于区域生长法的步骤() A.选择适合的种子点B.确定相似性准则C.确定生长停止条件D.判断种子的灰度值 答案 D 解析 ...
区域生长法：A0=imread('1.jpg');%读入图像 seed=[100,220];%选择起始位置 thresh=15;%相似性选择阈值 A=rgb2gray(A0);灰度化 A=imadjust(A,[min(min(double(A)))/255,max(max(double(A)))/255],[]);A=double(A); %将图像灰度化 B=A;将A赋予B [r,c]=size(B);图像尺寸 r为...
自适应阈值分割则是在传统的全局阈值分割基础上发展起来的一种更为灵活和适应性更强的图像分割方法。本文旨在探讨区域生长法与自适应阈值分割相结合的应用,并分析其在图像处理中的优势与局限性。 一、区域生长法的基本原理 区域生长法的基本思想是从图像中选取一组“种子”像素,然后根据某种相似性准则,将与种子像素...
以下图像分割方法中,不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是()。A.类间最大距离法B.最大类间、内方差比法C.p-参数法D.区域生长法
百度试题 结果1 题目以下图像分割方法中,不属于基于图像灰度分布的阈值方法的就是( ) A. 类间最大距离法 B. 最大类间、内方差比法 C. p-参数法 D. 区域生长法 相关知识点: 试题来源: 解析 D
以下图像分割方法中,不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是()。A、类间最大距离法B、最大类间、内方差比法C、p-参数法D、区域生长法
常用的二值化算法有最大类间方差法(OTSU法) 、迭代法、Bers en、Niblack、简单统计法、Niblack与模糊C均值法(Niblack and Fuzzy C-Means, NFC M) 等。OTSU法是一种自适应的阈值确定的方法, 其基本思想是求取最佳门限阈值,此阈值将图像灰度直方图分割成黑白两部分,使两部分类间方差取得最大值,并使类内方差值...