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数据预处理:首先,将图像转换为数字矩阵表示。可以使用图像处理库(例如OpenCV)读取图像,并将其转换为灰度图像或彩色图像的数字矩阵。 特征提取:从图像中提取有意义的特征以用于识别。常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、颜色直方图等。这些特征可以帮助算法区分图像中的不同物体或模式。 特征选择和降维:对提取的特...
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/*功能:对图像使用阈值法进行亮度调整。 */ /***/ void MakeColorDib::LightAlter(int m_Light) //亮度调整 { BYTE *p_data; //原图数据区指针 int wide,height,DibWidth; //原图长、宽、字节宽 p_data=this->GetData (); //取得原图的数据区指针 wide=this->GetWidth (); //取得原图...
本文仅完成全局阈值处理的算法实现 基本全局阈值处理方法 1. 为全局阈值T选择一个初始的估计值 2. 用T分割图像,产生两组像素:G1由大于T的像素组成,G2由小于T的像素组成 3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2 4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2) ...
创建图像B,大小和A相同,所有像素初始化为0 (背景色)。 在A中找到一个前景点P1,执行上一节提到的寻找前景点的算法。 X_k = (X_{k-1} \oplus B) \bigcap A 算法结束时,找到一个连通区域,并且打上标记。 拷贝这个连通区域到 B,并且把A 中,刚刚找到的连通区域中的所有灰度值设为0. ...
均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(如3×3模板:以目标象素为中心的周围8个象素,构成一个滤波模板,即去掉目标象素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波效果:平滑线性滤波处理降低了图像的“尖锐”变化。由于典型的随机噪声由...
算法实现: 算法输入:marker(起点), mask(约束) 算法输出:测地膨胀或测地腐蚀后的图像 pre 就是D_G^{(0)},D_G^{(1)},... ,D_G^{(n-1)} cur 就是D_G^{(1)},D_G^{(2)},...,D_G^{(n)} 初始化:D_G^{(0)}(F) = F ...