区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法,从初始区域(如小邻域或甚至于每个象素)开始,将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域,直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 区域生长的原理 区域生长...
区域增长算法的基本思想:先选择一个种子区域(通常为一个像素或一些像素点),认为这个种子区域是在被分割的对象范围之内。所选种子区域的邻域像素会被计算从而决定它是否包含在该种子区域里。如果根据某种准则,种子区域的邻域像素应该包含进来,则该邻域像素会被包含到种子区域中去,然后判断下一个像素点,最终种子区域会越...
区域增长函数: 代码语言:javascript 复制 voidRegionGrow(cv::Mat&grayImage,Point2i pt,int th){Point2i ptGrowing;//待生长点位置int nGrowLable=0;//标记是否生长过int nSrcValue=0;//生长起点灰度值int nCurValue=0;//当前生长点灰度值//matDst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); //创建一个...
区域经济增长的机制有四种类型,分别是生产要素投入驱动机制,中间产品投入驱动机制,先行产业部门驱动机制和先行地区驱动机制。 生产要素投入机制认为生产要素的投入u是区域经济增长的主要因素,并且,存在两个方面的杆杠,一个方面是高效率的产业部门的杠杆;另一方面是高效率的地区的杠杆。
区域增长算法简介 区域增长算法的原理非常简单,就是以一个种子点作为生长的起点,然后将种子周围的点(可以是四邻域也可以是八邻域)进行筛选(筛选条件可以是与种子点像素值是否接近,或者像素梯度是否小于阈值等等)。 如果满足相似性,则该像素归为和种子一类,并对这个像素进行邻域分析,直到没有新的像素为止。这样一个区...
1. 区域增长算法原理 参考文献:维基词条区域增长算法; 从种子点seed出发,遍历seed的4邻域,如果某邻域像素符合阈值设定,则标定为增长点并作为新的增长种子插入到种子队列,并移除老种子,一直循环直到种子队列为空,像素空间(一张图片)便分割完毕。如下图所示,红色格子为初始种子; ...
资本因素是区域经济增长的重要影响因素，其覆盖范围十分广泛。不论从宏观还是从微观来说，资本因素的出现与渗透，都在无形中成为区域经济发展的限制性因素，在一定程度上影响着产业创新。宏观上，资本因素包括人力、物力、资金、土地等一系列要素，并且东－中－西不同地域的实际情况也不相同，经济状况不言而喻。微观上...
从资源配置的角度把区域经济增长的因素归结为资源禀赋、资源配置能力、区位条件和外部环境等四个方面。 (一)资源禀赋 (1)自然资源是区域经济增长的的基本条件。区域内的自然资源禀赋直接影响区域经济活动的类别、规模与效益。自然资源的组合状况则在一定程力。应当指出的是,随着科技的发展,自然资源要素对区域经济增长的...
区域增长法是一种已受到计算机视觉界十分关注的图像分割方法。它是以区域为处理对象的,它考虑到区域内部和区域之间的同异性,尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一。这样就可以更好地分辨图像真正的边界。 基于区域的分割方法的关键在于定义一个一致性准则,用来判断两个邻接的区域是否可以合并,一致则将两区域合并,...