有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

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. 

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 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,

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

MATLAB之画确定区域内不重合的随机圆 程序要求:在确定区域内,画互不重合的圆. 知识点: (1)A=p'; 转置运算 (2)ones(a,b)产生a行b列全1数组 (3)rand(a,b)产生a行b列个0~1之间的随机数 (4)函数简介:输入参数:N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数):输出为各圆心的坐标:并作图 程序: function [xdata,ydata] = dataH(N,D,K) %N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数) b=D*one

MATLAB之画确定区域内互不接触的球 程序要求:在确定区域内,画互不接触的球 输入:球的个数N,半径D,两球之间的最小距离K倍(D的倍数) 输出:各圆心的三维坐标,并作图显示 程序: function [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(N,D,K) %N为球的个数,D为球的半径,K为两球之间的距离(D的倍数) %返回球心的坐标 %命令行测试: [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(50,1.5,4); S=[300,300,200]; %

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :

最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源,关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结. 如今常用的方法有三种printf,imwrite,saveas下面分别介绍一下:imwriteimwrite将图像数据写成图像文件,一般用于图像处理,当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时,我们可以使用如下方式保存图像    I=getimage(gcf); % 获取坐标系中的图像文件数据   imwrite(I,'myphoto.jpg')%保存图像为文件

html2canvas 把h5网页保存为图片 想把一个网页得某些元素,绘制成图片保存,有些数据是接口动态加载的,所以不能UI给到图片,需要我们把api的数据也绘制到图片上 html2canvas这个插件可以完美解决,以下是使用方法和一些坑 html2canvas : http://html2canvas.hertzen.com/ index.html <section class="one-yuan-popup share-popup"> <div class=&qu

一:存txt文件,用dlmwrite()dlmwrite 将一个矩阵写到由分隔符分割的文件中. 在保存整数到文件时使用save存为ascii文件时,常常是文件里都是实型格式的数据(有小数点,和后面很多的0,看着很不方便).于是要保存此类数据时,我们可以使用此dlmwrite命令. 使用方法: dlmwrite('filename', M) 使用默认分隔符“,”将矩阵M写入文本文件filename中: dlmwrite('filename', M, 'D') 使用分隔符D分割数据,“\t”表示ta

void ViewReportDlg::CopyScreenToBitmap() { CDC *cdc = this->GetDC(); HDC wnd = cdc->GetSafeHdc(); //CClientDC dc(this); CRect rect; BOOL showMsgTag; //是否要弹出”图像保存成功对话框" this->GetClientRect(&rect); //获取画布大小 HBITMAP hbitmap = CreateCompatib

在matlab中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 那么如

save roadsurfacepointcloud.xyz -ascii roaddata2 %保存路面点云文件 roaddata2是变量.

本文以Leetcode中695.岛屿的最大面积题目为基础进行展开(题目

根据朋友给的一份原理写的 感觉还挺清楚 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> using namespace cv; #define MAXWIDTH 352 #define MAXHEIGHT 288 typedef struct PTNode{ int data; int parent; }PTNode; void GetCCL(Mat &imgsrc, Mat &am

% load pyrim % NumTrain = 50; % load machine %NumTrain = 150; % load housing % NumTrain = 300; % load abalone % NumTrain = 1000; % load bank32nh % NumTrain = 3000; % load cpuact % NumTrain = 4000; % load calhousing % NumTrain = 5000; % load census %