在实现过程中，需要进行一些优化措施以提高检测效率和准确性。例如，在特征点筛选阶段，可以根据连通区域的大小和特征点的数量来判断是否为文本区域；在相邻区域的合并阶段，可以使用k-means聚类算法将相邻区域分成若干个簇，然后将每个簇的中心作为新的区域，以便更好地识别文本行。总之，FAST文本检测技术是一种快速、准...
Use a-priori probability maps:使用先验概率图告诉 FAST 首先将输入图像配准到标准空间,然后使用标准组织类型概率图(来自 MNI152 数据集)而不是初始 K-means 分割,以估计初始参数类。这在偏场非常差的情况下会有所帮助。默认情况下,先验概率图仅用于初始化...
目前比较常用的主题色提取算法有:最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。 该论文利用K-means聚类算法对图像中的颜色进行提取,具体为: 对图像进行重塑操作,将图像变为向量,如原图像形状为[100,100,3],100表示图像的长、宽,3表示图像的通道数,最终转换形状为[10000,3]的向量,然后将所有图像...
文献[13]首先采用高帽、低帽变换结合的方法对电气设备红外图像进行增强,对增强后的图像采用元胞自动机(CA)法进行边缘提取,并进行二值化处理,最后与经过OTSU算法分割后的红外图像进行融合。文献[14]先用K-means算法对电力设备红外图像分割,然后用马尔可夫随机场(MRF)模型进一步优化分割。文献[15]针对电路板红外图像...
首先,使用基于深度和空间信息的K-means聚类算法对深度图像进行聚类分割。这样可以将深度图像中的像素分成不同的聚类,每个聚类代表一个物体或物体部分。 然后,使用粗略跟踪算法计算相邻RGB图像的初始姿态。这意味着通过简单的跟踪算法估计相邻图像中物体的初始位置和姿态。
使用图像的3D坐标进行K-means聚类, 建立连接图 ,表示哪些簇在空间上是连续的 ,这个图被用来后面的背景分割(将相邻簇进行相似的分割) 对相邻的聚类进行平滑处理,以避免其边界上的剧烈运动过渡,但这种平滑主要影响场景流估计,在算法的其他模块中没有发挥任何作用。
上图中右边为使用fastNlMeansDenoising去燥后的效果,可以看出来,整张图片的清晰度和原图基本无变化 ,标红框的地方可以看到平滑了好多。如果使用高斯或是中值滤波,图像会变的模糊些。 fastNIMeansDenosing介绍 微卡智享 NL-Means的全称是:Non-Local Means,又称做非局部平均去燥,是利用了整幅图进行了去燥,所以相对...
下基于彩色信息的目标定位的识别方法。首先,采用YCbCr颜色模型来分析柑橘彩色图像的颜色和灰度特征, 并通过Otsu与FCM分割算法相结合对在不同光照条件下拍摄的彩色目标图像进行分割;然后,利用形态学数学 和区域标记消除分割后产生的随机噪声;最后,用凸包算法提取果实形状特征,并通过凸包算法来判定是否为柑 ...
图像去噪是图像处理中的重要需求,本文介绍 OpenCV 库中集成的去噪函数 fastNlMeansDenoising。 简介 去噪是十分重要的预处理步骤之一,但是在去噪的同时保留正常的图像纹理则需要更精细的去噪算法 之前介绍过的 Photoshop 中的表面模糊 算法可以算是去噪中比较有效的方法之一,但是没有快速算法 OpenCV 集成了 Non-Local ...
细化 文章采用A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns 提出的...(该论文翻译),提取出箱体边缘的直线;然后,把这些检测到的直线利用 K-means 聚类算法,按照直线斜率以及位置关系进行分类。 7.RANSAC直线拟合 把多条直线拟合成一条直线: 该算法的主要 细化算法 程序编码参考经典的细化或者骨架算法...