Steger提取激光中心线的原理大致为: 首先将激光图片高斯模糊一下,卷积核大小要为激光线条的宽度,将激光的截面光强分布变为理想的正态函数。 实际的激光线条有一个宽度 要变为理想无宽度的 然后求出每一个点对应的二阶导数(hessian矩阵)、一阶导数的值,来构造一个该像素点附近的光强分布函数(泰勒展开)。 (一阶、二阶导数通过
python cv2 steger算法 python cvtcolor函数 本篇文章介绍图像的形态学处理,如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽、黑帽等。 主要学习cv.erode(),cv.dilate(),cv.morphologyEx()等函数的使用。 环境:Windows 7(64) Python 3.6 OpenCV 3.4.2 一、腐蚀和膨胀 1.1 erode()、dilate()函数介绍 erode()函数形式如下...
这是Steger算法的核心部分。我们需要计算Hessian矩阵,然后通过泰勒展开找到亚像素级别的光条中心。 python import numpy as np def _derivation_with_Sobel(Gaussimg): dx = cv2.Sobel(Gaussimg, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3) dy = cv2.Sobel(Gaussimg, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3) dxx = cv2.Sobel...
;核过大,高斯分布顶部满足条件的点变多,选择中心点的精度不够,提取到的中心线会小范围的波动;核过小,中心点在二阶法线长度局部最大值处,非最小点处。 基于Steger改善算法示例代码 clc; clear; close all; tic; %% Extraction of normal binarization center based on Steger algorithm image = imread(['.\Pr...
自适应高斯核 密度图 python 自适应高斯滤波,steger可以提取固定宽度的血管中心线,需要根据不同宽度调整高斯滤波的sigma,血管越粗sigma越大;血管越细sigma越小。但是常见的血管图像中存在多条血管,不同血管(或者同一血管的不同位置)的宽度不一样,这会导致steger算法
51CTO博客已为您找到关于steger算法 python的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及steger算法 python问答内容。更多steger算法 python相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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但是常见的血管图像中存在多条血管,不同血管(或者同一血管的不同位置)的宽度不一样,这会导致steger算法提取的中心线断裂!高斯滤波(sigma=2.0)结果: 博主因此提出了多尺度自适应高斯滤波。多尺度自适应高斯滤波的原理: 多尺度是 自适应高斯核 密度图 python...
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