1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

原文地址:http://blog.sina.com.cn/wind8961 函数功能: 对二值图像进行数学形态学(Mathematical Morphology)运算. 语法格式: BW2 = bwmorph(BW,operation) 对二值图像进行指定的形态学处理. BW2 = bwmorph(BW,operation,n) 对二值图像进行n次指定的形态学处理. n可以是Inf(无穷大),这意味着将一直对该图像做同样的形态学处理直到图像不再发生变化. operation是一个字符串, 用于指

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52862719 Matlab提供了现成的函数,可以快速实现二值图像的闭合区域标记,这里介绍三种常见情形: 连通区域(connected components):如下图所示的,包含几个联通的闭合区域 方法1:bwlabel im = imread('label.png'); im_bin = im2bw(im, 0.5); lab = bw

一.目的 ①在不同节点个数的情况下,用Matlab拟合出连通率与通信半径的关系曲线. ②在不同节点通信半径的情况下,用Matlab拟合出连通率与节点个数的关系曲线. 二.方法描述 在1x1的单位矩形中随机部署传感器节点,而且假设每个节点的通信半径一样.在每一组节点个数和节点通信半径下进行1000次试验,进而分别模拟出连通率随节点数增加以及通信半径增加的变化趋势. 关键算法即判断节点网络是否具有连通性,算法流程图如下: 关键的程序设计在于找到与节点相连的节点的递归调用,通过不断的搜索邻接矩阵中的1

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

function [sqrt_value] = calsqrt(a)NormKn = ceil(log2(a)) - 1;fprintf("Normalization input data is %d NormKn data is %d\n",a/2^NormKn,NormKn); a = a/2^NormKn;Kn = sqrt(2^NormKn);fprintf("Kn data is %d\n",Kn); y1 = (a-1/4)*2^20;x1 = (a+1

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

遗传学算法概述 从之前转载的博客<非常好的理解遗传算法的例子>中可以知道,遗传学算法主要有6个步骤: 1. 个体编码 2. 初始群体 3. 适应度计算 4. 选择运算 5. 交叉运算 6. 变异运算 这是一个仿生的过程,模仿生物进化和自然选择.在该算法中,个体编码就相当于生物最基本的组成--基因,初始群体就是刚开始那些个原始的生物体. 在恶劣的环境中,适者生存的自然法则将让适应能力更好的生物继续存活繁衍下去,而适应能力差的生物将会被淘汰.因此遗传算法通过计算适应度来模拟这个自然选择的过程,用于

局部标准差在图像处理邻域具有广泛的应用,但是直接计算非常耗时,本文利用积分图像对局部标准差的计算进行加速. 局部标准差: 标准差定义如下(采用统计学中的定义,分母为): 其中. 为了计算图像的局部标准差,首先设定局部区域的大小为 ,则局部区域的像素点个数 . 对标准差的公式进行化简: 因,故: 可以看出,局部标准差计算中需要对图像与进行局部求和操作,即和. 我们可以先分别计算出图像和的积分图像.,这样就能在常量时间计算出上述的局部和. 时间复杂度: 图像中共个像素点,每个局部区域共有个像素点,直

hist =[1,2,3,4,5,6,7,8,7,6,5,4,3,2,1]     %15个元素      这个行矩阵(数组)输入到命令行 bar(hist) 用列矩阵也行 hist_im=imhist(I); %计算直方图 相当于这个数组共有256个元素,里面的每个取值是像素点个数      这个数组的最大一个数验证出来是接近200,符合上面的直方图

本文主要总结一下在matlab中可用于进行轮廓提取的函数. 1 bwperim 根据参考资料[2]的提示,可以使用bwperim()函数进行轮廓提取,具体代码如下: %读取原图im = imread( filepath ); imshow(im);title('原图'); % 转二值图像bw = im2bw( im ); %轮廓提取 contour = bwperim(bw); figureimshow(contour);title('轮廓')    原图和所提取的轮廓分别如图1和图2所示. 图

来自http://www.aichengxu.com/view/2426102 摘要 目标跟踪是计算机视觉大量应用中的重要组成部分之一.近年来,尽管在分享源码和数据集方面的努力已经取得了许多进展,开发一套库和标准用于评估当前最先进的跟踪算法仍然是极其重要的.在简单回顾近年来在线目标跟踪的研究进展后,我们以多种评价标准进行了大量的实验,用于研究这些算法的性能.为了便于性能评估和分析,测试图片序列分别被标注了不同的特性.通过定量分析结果,我们得出了实现鲁棒性跟踪的有效方法,并给出了目标跟踪领域潜在的

转自http://blog.csdn.net/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本,以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载: 1.PDF版本以及文献:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2.原作者的MATLAB代码:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349894 LBP一种用来描述图像纹理特征的算子,该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年

第六篇:字符分割 在知道了车牌字符的规律之后,可以根据车牌的特点对字符进行分割.一般最容易想到的方法就是根据车牌投影.像素统计特征对车牌图像进行字符分割的方法.是一种最常用的.最基本的.最简单的车牌字符分割方法.它的精髓是对车牌图像进行逐列扫描,统计车牌字符的每列像素点个数,并得到投影图,根据车牌字符像素统计特点(投影图中的波峰或者波谷),把车牌分割成单个独立的字符. 图像的边缘信息一般都是高频信息,所以在水平.垂直方向上对车牌图像进行小波变换,对其高频信息进行重构,获得相应的高频信息方面的子图

代码下载:基于PCA(主成分分析)的人脸识别 人脸识别是一个有监督学习过程,首先利用训练集构造一个人脸模型,然后将测试集与训练集进行匹配,找到与之对应的训练集头像.最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离,然后选择距离最近的图像作为识别的结果.这种直接计算距离的方式直观,但是有一个非常大的缺陷—计算量太大.如果每幅图像大小为100*100,训练集大小1000,则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量,当测试集很大时,识别速度非常缓慢.

代码下载:基于PCA(主成分分析)的人脸识别 人脸识别是一个有监督学习过程,首先利用训练集构造一个人脸模型,然后将测试集与训练集进行匹配,找到与之对应的训练集头像.最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离,然后选择距离最近的图像作为识别的结果.这种直接计算距离的方式直观,但是有一个非常大的缺陷—计算量太大.如果每幅图像大小为100*100,训练集大小1000,则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量,当测试集很大时,识别速度非常缓慢.

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解

Color Constancy 色彩恒常性(2)The Gray World Assumption act=qbbkrzydb_20150408_01" style="line-height:24px; text-decoration:none; color:rgb(112,63,58); display:inline!important"> 着上篇往下讲,与White Patch Retinex同样.Gray-World 也是恢复图像原色的算法.两种算法最核心的不同在

直方图均衡化(HE)是一种很常用的直方图类方法,基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线,用来对图像进行灰度变换,以达到提高图像 对比度的目的.该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图(CDF)(严格来说是呈正比例关系).然而HE是对图像全局进行调整的方法,不能有效地提高局部 对比度,而且某些场合效果会非常差.如: 上述原图和HE结果图的直方图分别为: 因为从原图的直方图中求取的映射函数(CDF)形状为: 将它作用于原图像会导致直方图被整体右移,没有充分利用整个灰度动态范围. 为了提高图