图像中的邻域半径
图像中的邻域半径是指在图像处理中，对图像中的某个像素进行操作时，需要考虑该像素周围的一组像素，这组像素的半径即为邻域半径。邻域半径的大小取决于需要考虑的像素范围，通常情况下，邻域半径越大，处理后的图像效果越明显，但同时也会出现更多的噪声。
在图像处理中，邻域半径常用于以下几种操作：
- 滤波：通过对像素周围的邻域进行加权平均，可以消除噪声，增强图像的连续性。
- 边缘检测：通过对像素周围的邻域进行差分，可以检测出图像中的边缘。
- 形态学操作：通过对像素周围的邻域进行操作，可以实现图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作。
在实际应用中，邻域半径的选择需要根据具体的需求和场景进行调整，以获得最佳的处理效果。
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我需要一种快速的方法来对图像(矩阵)区域执行阈值。输入是一个矩阵(图像)，阈值和半径，对于每个像素，我需要检查给定半径内的所有值是否都小于阈值，如果是，我需要保存这个值(像素的)坐标。我不想让它有双循环，因为我需要用几个半径多次执行这个任务。我不关心最小值或最大值，只关心像素周围的所有值都会低于某个阈值。任何想法都将非常感谢！
浏览 2提问于2013-02-22得票数 0
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我在研究自组织地图的训练算法。我正在研究的幻灯片上说:在我找到了一个优胜者神经元之后(参照示例集中的一个具体例子)，我必须将这个公式应用于它及其邻居。
📷
其中$d_{t}$为具体示例，$m_{ ij }$为神经元ij。我没有理解的是dist函数在radius中的含义。这个半径意味着什么，它的目的是什么。你能帮我吗？
浏览 0提问于2018-05-23得票数 5
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圆形邻域运算
、、、
假设我有一张灰度图像。考虑每个像素周围的圆形邻域窗口。我需要计算这些圆形邻域中像素值的方差。
如何在MatLab中高效地实现循环邻域操作？
浏览 4提问于2012-10-31得票数 1
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有一个背景像素为0，前景像素为1的二进制掩码M。我必须构建一个圆盘函数的内核，其权重总和为1。但是，背景中每个像素位置处的内核圆盘半径将随像素位置的变化而变化。设P是背景中的任意像素位置，dP是掩模图像M中从P到前景区域的最短距离。磁盘内核的半径r应该是空间相关的，如下所示：r = d P if d P ≤ α和r = α if d P > α，α的值将手动设置。
该怎么做呢？
浏览 0提问于2020-10-15得票数 0
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SIFT功能描述符实现
、、、
根据Lowe关于原始SIFT算法的论文，从16 x 16窗口计算出由4 x 4方向直方图组成的特征描述符。描述符的比例仅用于选择图像的高斯模糊级别。
看一下OpenCV实现，情况似乎并非如此。在calcSIFTDescriptor中，有以下代码来计算直方图：
for( k = 0; k < len; k++ )
{
// histogram update
}
其中len是使用的样本数。根据Lowe的算法，这应该始终是256 (16 X 16)，不应该是吗？在OpenCV实现中，len取决于描述符的大小。
有人能澄清这一点吗？
谢谢
浏览 2提问于2015-03-10得票数 0
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我正在寻找一种以编程方式重新创建以下效果的方法：
给出一个输入图像：
我想迭代地应用“笔划”效果。
第一步看起来像这样：
第二步如下所示：
诸若此类。
我认为这将涉及到某种边缘检测，然后以某种方式跟踪边缘。
有没有一种已知的算法可以以一种高效和健壮的方式完成这项工作？
浏览 3提问于2008-10-31得票数 2
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是否有一种方法可以在具有给定邻域的图像中执行自定义操作？
例如，我定义了两个函数fmax = @(x)max(x(:))和fmin = @(x)min(x(:))来计算灰度图像I的梯度，如下所示：
G = nlfilter(I,[3 3],fmax) - nlfilter(I,[3 3],fmin);
然而，我想对4-邻域做同样的事情，而不是用3*3滑动块中定义的8-邻域，以类似于形态学数学中使用的结构元素的方式。
此测试背后的想法是将自定义函数应用于像素和具有半径r的给定邻域。
请注意，我对应用用户定义函数很感兴趣。梯度只是一个例子。
浏览 2提问于2013-07-17得票数 1
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我的问题相当复杂，但我不确定如何将其拆分。 我有图像，我想放一个网格(网格网格？)然后得到线交叉点及其邻域上像素的平均颜色。 下图说明了我的任务： ? 所以最终我想知道这块石头是黑的，白的，还是空的。 我的问题是如何有效地获取红色区域中的像素？ 香草解决方案是 x = np.linspace(0, image.shape[0], 19)
y = np.linspace(0, image.shape[1], 19)
for i in x:
for j in y:
color = image[i, j, :] 但它的效率并不高，在邻里之间也不是平均的。也会有一些
浏览 29提问于2020-03-21得票数 0
在学习基于双边滤波器的图像去噪技术时，我遇到了，它提供了用于运行OpenCV的bilateralFilter函数的完整参数列表。我看到的是，这有点令人困惑，因为没有关于通过操纵两个sigma参数来改变直径值的数学规则的解释。因此，如果选择一些特定的参数传递给该函数，我会意识到直径很难与一对特定的sigma值相对应。
偏差和直径之间是否存在依赖关系？如果我的推断是正确的，那么如果在基于程序的解决方案中应用双边过滤器，应该参考什么方程(可能是在OpenCV文档中引入的)？
浏览 2提问于2019-12-28得票数 4
我试图在matplotlib中绘制tan函数。当插入的值为tan时，pi/2函数将无限大。问题是我不知道如何处理Matplotlib中的无穷大数，也不知道如何处理无限小范围来绘制它。问题之一是下降的线，试图连接上画的最后一个点，在pi/2之后的第一个点。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
x_values = numpy.linspace(-5,5,num=1000)
y_values = numpy.tan(x_values)
plt.plot(x_values, y_values)
plt.show()
这是输出：
这是因
浏览 7提问于2022-05-22得票数 2
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在2d矩阵中寻找脉冲峰值(dirac增量)的最佳方法是什么？
更具体地说，我想找出给定图像的谐波频率，因此我需要在图像的绝对值DFT中找到脉冲峰值。
我曾想过使用findpeaks，但没有2d版本。我也看过之前关于使用imdilate和/或imextendedmax查找普通峰值的帖子，但这些帖子可以找到2d矩阵中的所有峰值，而我只对脉冲峰值感兴趣。我相信DSP的人对此有一个通用的方法…
请帮帮我
谢谢
浏览 13提问于2010-11-22得票数 4
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我有这张图片，我想删除背景以隔离绿色图片。背景不是完全黑色的，但它包含一些与绿色图片中的其他像素具有相同颜色的像素。
我用过这个
private void ButtonFilterClick(object sender, EventArgs e)
{
PixelFormat pxf = PixelFormat.Format24bppRgb;
Bitmap bitmap = ((Bitmap)(_smartLabForm.pictureBox1.Image));
Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitma
浏览 3提问于2015-02-24得票数 0
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我已经看到许多DBSCAN算法使用公式来根据给定的簇(k)内的最小点来估计邻域半径(Eps)。
% Analytical calculation of rad if not given
function [Eps] = epsilon(x,k)
[m,n] = size(x);
Eps = ((prod(max(x)-min(x))*k*gamma(.5*n+1))/(m*sqrt(pi.^n))).^(1/n);
我进行了广泛的搜索，以了解这一分析公式是如何推导出来的，但没有成功。
浏览 4提问于2014-03-30得票数 2
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假设我的图像数据是
0 0 0
0 0 0
0 0 0
我给出了一个构造元素
0/-1 0 0
-1/0 0 0
0/-1 0 0
放大后的图像输出是什么？理论上中心像素应该是1，对吧？所以，如果我们应用一个只包含0、s、和的结构元素，在空白图像中不关心，那么我们会得到一个白色图像吗？或者这样的非形状结构元素是有效的？
浏览 3提问于2016-09-29得票数 0
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如何检测纹理中断
、、、、
假设我们有一些彩色图像，它们是一些纹理模式的例子。这种纹理被某些异物“破坏”的情况很少见。检测这些罕见异常的最佳方法是什么？
我想过训练一个CNN，但好例子的数量远远超过了坏例子的数量，所以我对此持怀疑态度。我开始研究灰度共生矩阵(GLCM)和局部二进制模式(LBP)，但我认为颜色信息可以在确定中断发生的过程中发挥重要作用。我可以从这些提取的特征中找到分布( GLCM或LBP)，并计算新图像属于该分布的概率吗？
谢谢你的帮忙!
浏览 1提问于2017-05-23得票数 3
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当我使用types=transit_station|neighborhood (或表2中包含的任何其他类型： )时，我无法在Places中获得任何结果。
显然，这与特定的位置无关(我已经尝试过米兰、意大利和伦敦，GB)，所以我想知道我是做错了什么，还是API目前没有像预期的那样工作。
如果上面没有解决办法，我会非常高兴，如果有另一种方法找到一个建筑物的邻里(例如，在这张地图：，我希望能够找到“菲埃拉卡姆诺里亚”，"Il Portello“等)。
浏览 3提问于2012-02-22得票数 2
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给定一个大小为[hh,ww]的图像，我想高效地创建一个大小为[hh*ww, hh*ww]的稀疏矩阵。对于给定像素的每个4-或8-邻域，稀疏矩阵应该在适当的行(表示被评估的像素)和列(对应的4-邻域或像素的8-邻域)填充一个常量值(例如-1)。
例如，考虑到一个4像素邻域和一个2,2矩阵，得到的大小为4,4的稀疏矩阵如下：
0 -1 -1 0
-1 0 0 -1
-1 0 0 -1
0 -1 -1 0
第一行在列#2和#3处填充了-1，因为这些像素位于像素1的4个邻域(下面给出的线性索引)：
1 3
2 4
下面的代码可以工作，但是当矩阵变得太大时
浏览 3提问于2014-03-02得票数 1
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我是计算机视觉的新手，但我想要发现这个领域。
现在我学习了如何检测时空感兴趣点。为此，我阅读了Ivan的文章。
所以，我把图像从R2(平面)转换成R1(向量)。(在本条第2.1款开头)：
在空域上，我们可以建立图像f(sp):R^2->R的线性尺度-空间表示(Witkin，1983；Koenderink和van Doorn，1992；Lindeberg，1994；Florack，1997年) 。
我不明白，我们怎么得到1(来自R^2，R的图像)
有人能给出一篇很好的文章，或者自己解释吗？
据我所知，我们用高斯核的卷积来解决这个问题。但是，经过卷积后，我们也得到了图像R^2。
浏览 3提问于2016-08-11得票数 0
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我是图像处理的新手，最近我尝试实现filter2D来减少RGB颜色的噪声图像，效果很好。但我不明白它是如何在图像矩阵中手动工作的。有人能帮我解释一下它是如何手动工作的吗？这是我得到的输入矩阵和输出矩阵。
谢谢你的帮助。:)
浏览 0提问于2018-06-14得票数 1
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在理解SURF和SIFT算法时，我有一些概念问题。就我的理解而言，冲浪找到了高斯的拉普拉斯，而SIFT则是根据高斯的不同而运作的。然后在它周围构造一个64个变量向量来提取特征。我已经申请了这个。
(Q1 )那么，是什么构成了这些特性？
(Q2)我们使用SurfFeatureDetector检测器(500)初始化了该算法。那么，这是否意味着特征空间的大小是500？
(Q3)，SURF Good_Matches的输出给出Keypoint1和Keypoint2之间的匹配，通过调整匹配的数量，我们可以得出结论，如果已经找到/检测到对象，那么是否已经找到/检测到了对象。KeyPoints是什么意思？这些
浏览 1提问于2013-11-08得票数 1
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我正在尝试评估一些基本图像过滤算法的复杂性。我想知道你是否能证实这个理论；
对于像反转这样的基本逐像素滤波器，操作的数量随着输入的大小(以像素为单位)而线性增长
让S=图像的边长让M=#像素输入
逆的阶是O(M)或O(S^2)。
另一方面，卷积滤波器具有参数R，该参数确定在为每个滤波器建立下一像素值时要卷积的邻域的大小。
设R=卷积滤波器的半径
卷积的阶为O(M*((R+R*2)^2) = O(M*(4R^2) = O(MR^2) )
或者我应该让N=卷积滤波器(邻域)的大小，以像素为单位？
O(M*(N)) = O(MN)
最终，卷积滤波器线性依赖于像素数和邻域中像素数的乘积。
如果你有任何
浏览 1提问于2009-06-06得票数 3
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对图像进行预处理后，用Hough变换确定(rho, theta)。为了找到峰值，语句Nhoodsize []，什么实际上决定和什么是[M N]，两个元素向量表示？
例如：
[H, theta, rho] = hough(image)
peaks = houghpeaks(H, 20, 'NHoodSize', [19 19])
浏览 2提问于2016-12-12得票数 1
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我需要将数据点划分为彼此相似(“好”点)和其他人(“坏”点)的数据点。
它看起来像是某种聚类问题，我应该做什么：
我假设至少有两个“好”点。
找出所有类型点之间的成对距离。
找到最小距离(minDist)。
对所有点进行分层聚类。
在5*minDist的高度划一条线。
假设在同一个集群中的所有点与minDist成对，并且在该切分下属于所需的“好”集群。
这很好，但是如果有两点非常接近的话。minDist非常小，而这个5*minDist剪切也是很小的=>，只有这两个点在理想的“好”集群中。
我认为，要么我需要彻底改变这种做法，下面是问题1：
1“有什么方法将相似
浏览 2提问于2016-02-29得票数 0
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我有一张图片，我曾经在LabView中使用一种叫做Rake的方法进行分析。基本上，该方法的作用是沿着图像上的平行线找到所有重要的边缘。 (如链接底部的最后一张图片所示)。这个函数的美妙之处在于，它将给出所有大于某一边缘强度的边缘点，并且每条边缘只生成一个边缘点(边缘线的粗细为1像素)。
我想使用OpenCV来做类似的事情。我能想到的方法是-使用我选择的过滤器解构Canny运算符，-用两个阈值对边缘值进行滞后阈值处理-然后进行非最大值抑制-读取这条线上的像素，并标记所有大于阈值的像素
问题是，精明是以捆绑的形式出现的，我自己找不到非最大值抑制函数。有没有人知道一种类似于我所描述的操作的方法？
谢
浏览 0提问于2012-03-22得票数 1
我正在研究TIFF图像的分类问题。我正在处理整个图像。但就在最后一个阶段，我正在调整图像的大小，以便快速显示。它被期望得到二值图像，但调整大小以某种方式引入了中间值像素，因此我得到了几个灰度点，在纯0或255像素值中？
浏览 2提问于2015-01-22得票数 0
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我正在编码一个黑洞(实际上是围绕一个黑洞运行的光子)，并且我需要处理一个半径值小于限制距离的异常。
我尝试过使用if和while True
def Hamiltonian(r, pt, pr, pphi):
H = (-((1-rs/r)**-1)*(pt**2)/2 + (1-rs/r)*(pr**2)/2 + (pphi**2)/(2* (r**2)))
if np.amax(H) < 10e-08:
print("Your results are correct")
else:
print(&#
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
我希望将点云数据(.pcd、.ply文件)与一个或多个点云数据进行比较，并希望得到类似的点或补丁。所以我想知道该用哪种技术或算法？
浏览 1提问于2015-04-26得票数 1
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我正在用MATLAB做一个分割任务。为了分析我的算法的性能，我需要两个图像中每个连接分量的相交面积。
如何在图像中标记连接的组件？另外，PixelIdxList是否列出了作为连接组件一部分的点的所有线性索引？
浏览 2提问于2015-11-22得票数 0
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我已经使用GLCM和k-nn进行了特征提取以进行分类。我现在需要做的是解决问题，分析为什么图像被错误地分类。我想要显示测试数据的最近邻居，而不仅仅是如下所示的点：
我想要显示最接近该图像的图像(测试)，这样就很容易知道为什么图像彼此最接近(视觉上)。但这是我的问题，我不知道如何回调之前提取的图像，因为这些图像只以数字数组的形式呈现。
我该怎么办？
浏览 8提问于2017-01-24得票数 0
我试图从零开始实现Harris角点检测算法。这个算法的输出应该得到一个表示角的单个像素，但是在我的代码中，我得到了多个像素表示角。这可能是因为没有实现算法的最后一部分，即non-maximum suppression。这一点我无法实现，因为我没有正确地理解它。如何实现这一点？除了这个，我还试图找到这些角落的坐标，如何使用cv2库来完成这个任务？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as im
# 1. Before doing any operations c
浏览 7提问于2020-11-13得票数 0
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我试图使用colfilt函数在图像中运行自定义过滤器。这个过滤器基本上在图像中运行一个窗口nxn，并将中央像素替换为其最小和最大和的一半。这就是代码的样子：
colfilt(image, 3, "sliding", @(x) (min(x(:))+max(x(:)))/2)
但是，我得到了这个错误：
error: col2im: can't resize B in matrix sized (A_SIZE - BLOCK_SIZE +1)
error: called from:
error: /usr/share/octave/packages/image-2.2.
浏览 0提问于2014-10-19得票数 0
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我试图编写一个MATLAB脚本来完成以下工作：
给定：.jpg图像目标的像素坐标(x，y)：检查，在给定坐标的5像素半径内，是否存在一定值的像素。
例如，假设给定坐标(100,100)，然后检查图像中(100,100)的邻域中任何黑色像素(0,0,0)。因此，像素(103,100)和(104,100)可能具有值(0,0,0)。
当前代码：
x_coord = uint32(coord(:,1));
y_coord = uint32(coord(:,2));
count = 0;
for i = 1:length(x_coord)
%(img(x,y) returns pixel
浏览 4提问于2017-05-01得票数 3
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我需要访问3D中某个点周围的几个索引。例如，对于点(x1，y1，z1)，我需要获得其3x3x3邻域的所有索引，使得(x1，y1，z1)居中。对于大小为3的邻域，我使用
[x,y,z] = meshgrid(-1:1,-1:1,-1:1);
x_neighbors = bsxfun(@plus,x,x1);
y_neighbors = bsxfun(@plus,y,y1);
z_neighbors = bsxfun(@plus,z,z1);
在这里，我通过添加从(x1，y1，z1)到3x3x3框中任何点的距离，将x1，y1，z1居中到(0,0,0)。
这给了我(x1，y1，z1) 3x3
浏览 0提问于2013-04-22得票数 3
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我对MATLAB很陌生。我不知道如何使用几何均值滤波器对噪声图像进行滤波。对于算术均值过滤器，我使用以下方法：
H = fspecial('average',5);
a = imfilter(a, H);
几何平均滤波器有类似的方法吗？
浏览 8提问于2016-12-22得票数 1
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我有一幅图像，我想在上面计算一个圆形邻域内的局部直方图。邻域的大小是由radius给出的。虽然下面的代码可以完成这项工作，但在计算上是很昂贵的。我运行了分析器，而在循环社区中访问像素的方式已经很昂贵了。
是否有任何基于矢量化的改进/优化？或者，例如，将社区存储为列？我在这个中发现了一个类似的问题，建议的解决方案完全符合下面代码的精神，但是这个解决方案仍然不适合我的情况。任何想法都是受欢迎的:-)想象一下，目前的图像是二值化的，但是这种方法最好也能处理灰度图像:-)
[rows,cols] = size(img);
hist_img = zeros(rows, cols, 2);
[X
浏览 5提问于2014-02-13得票数 5
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假设我们有一个灰度像素的二维数组。当我们遍历大量图像时，我们发现每个像素与所有其他像素都有一定程度的相关性--在所有图像中，某些像素子集往往同时处于"on“状态。我将如何算法地重新排列像素的位置，使相互关联的像素也在图像中彼此靠近？
下面是我想要做的事情的视觉描述(虽然技术上不准确)。想象一下，类似颜色的像素在所有图像上都是相关的。我们希望重新排列像素的位置，以便这些相关像素位于网格上：
我尝试了一种遗传算法；适应度函数既考虑了两个像素之间的欧氏距离，又考虑了它们之间的相关性。但是，对于我的应用程序来说，它太慢了，我觉得它们应该是一种更优雅的方法。
任何想法都将不胜感激。
浏览 3提问于2015-07-23得票数 0
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我不确定，但我可以使用图像的关键点进行对象识别吗？我有用MATLAB实现的Harris关键点提取。它的输出是一个点数组，我不知道如何使用这些点( Harris算法中的点数不同)来识别。还有另一种方法，LoG (高斯的拉普拉斯)，它为每个图像产生120x3。
关键点示例：
这是我的对象数据集：，图像背景为白色，如上图所示。我想要的是用训练集(其中一些图片)训练神经网络，然后用剩余的图片测试神经网络。
如果不清楚，我可以提供更多信息。
浏览 2提问于2011-08-22得票数 1
这是我用来填充图像的代码，所以我想要的只是颜色值为50的外部空间，但是所有的东西都是灰色的。
checkers = invert(cv2.imread('skeleton2.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
filled_checkers = flood_fill(checkers, (0, 0),50,tolerance=1)
fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 5))
ax[0].imshow(checkers, cmap=plt.cm.gray, vmin=0, vmax=255)
ax[0
浏览 2提问于2020-08-13得票数 0
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当我在任何图像编辑软件中打开一个在黑色背景上有一些灰色文本的图像时，我放大了我得到的“像素完美”放大字母。
如何获得与opencv相同的功能？？
我试着用cv::resize来做，但结果非常模糊/不清晰。
顺便说一句，我可能错了，但在我看来，使用opencv，所有的图像都会变得有点模糊/不清晰？
提前感谢！
浏览 5提问于2011-03-09得票数 1
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我正在尝试使用不同的低分辨率图像作为我的工作。最近，我正在阅读低分辨率卷积神经网络的自动目标识别，他们没有提到他们是如何制作低分辨率图像的。
特征计算中的分辨率自适应:为了显示分辨率对这些图像表示性能的影响，我们重点研究了从200×200到10×10像素之间的七种特定分辨率。
以下是论文中的示例图像
。
有谁能帮我在MATLAB中实现这个方法？
目前，我正在用这种方法制作低分辨率图像：
img = im2double(imread('cameraman.tif'));
conv_mat = ones(6) / 36;
img_low = convn(img,conv_
浏览 2提问于2018-01-25得票数 1
2回答
从图像中获取点
、、
我想从给定的图像中提取点。图片如下所示。
我想要的点是绿色的上点和红色的点。我试着逐个像素比较，但它太慢了。我需要一个更好的算法。你有什么建议？
浏览 1提问于2011-02-03得票数 0
我们正在处理一个三维的灰度图像。
我们收到了一个处理医学图像的练习，其中用户按下一个特定的位置，我们需要绘制26度的邻居，这些邻居的条件是它们接近所选像素颜色的10%。
我们想知道matlab中是否有一个算法可以帮助解决这个问题。
浏览 7提问于2011-03-31得票数 2
我有一个带有非矩形ROI的图像，由一个二进制掩模图像定义。
在OpenCV中，如何将感兴趣区域外的像素设置为感兴趣区域内最接近的像素值？类似于cv::BORDER_REPLICATE中的内容，或者类似于cv::warp中的内容
浏览 0提问于2016-05-26得票数 0
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从量子退火与模拟退火不同的那问题中，我们发现量子退火的物理实现(D波量子计算机)是存在的。
有谁能用量子门和量子算法来解释这个算法，或者用物理术语(依赖于量子硬件的算法的一部分)来解释呢？
浏览 0提问于2013-04-11得票数 1
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计算对比图
、、、
我试图计算NxN窗口中每个像素周围的对比度，并将结果保存在新图像中，其中新图像中的每个像素都是旧图像周围区域的对比度。从另一篇文章中我得到了这个：
1) Convert the image to say LAB and get the L channel
2) Compute the max for an NxN neighborhood around each pixel
3) Compute the min for an NxN neighborhood around each pixel
4) Compute the contrast from the equation above at
浏览 3提问于2021-02-25得票数 2
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在我的数据集中，我有两列表示纬度和经度(以小数为单位)，我想将数据拟合成一个回归模型来预测价格。我想知道我应该对这两列进行什么样的数据转换？是否可以只将给定的十进制值与模型相匹配，或者需要进行转换？
我试着把它们转换成python地质公园中使用的分类变量，但是我的训练和测试中的不匹配的分类变量不允许我去拟合这个模型。
浏览 2提问于2018-05-19得票数 0
我想对OCR的图像进行二值化。我附加了以图像数据为输入并返回二值图像的代码，这种方法适用于大多数图像。
例如，
Original:
Result:
def preprocessing(image):
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blured1 = cv2.medianBlur(image, 3)
blured2 = cv2.medianBlur(image, 51)
divided = np.ma.divide(blured1, blured2).data
norme
浏览 7提问于2022-06-09得票数 0
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我用openCv的warpAffine()函数来旋转图像-
void rotateImage(const Mat &src, Mat &dest, double angle)
{
cv::Point2f point(src.cols/2, src.rows/2);
Mat rotationMatrix = cv::getRotationMatrix2D(point, angle, 1.0);
cv::warpAffine(src, dest, rotationMatrix, cv::Size(src.cols, src.rows));
}
如果我旋转
浏览 6提问于2014-07-25得票数 7
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我有一个图像，其中一半的图像被NaN或0遮挡(我可以选择哪一个或在图像的另一半中放置任何其他值)，我想对整个图像进行Sobel边缘检测，同时忽略从NaN/0到实际图像的转换形成的线条。下面是我想要对其进行边缘检测的图像示例：
我只会在图像的右边做边缘检测，但在我的项目后面，我会有一个弯曲的形状，而不是一个漂亮的矩形，所以无论我如何裁剪，都会有一些NaN/0。
当我现在做边缘检测时，我得到：
因此，基本上我的问题可以归结为:有没有办法消除中间检测到的边缘，或者让Sobel以某种方式忽略这种类型的转换？
我也不明白为什么Sobel会检测到图像中间的线条，而不是我旋转图像时创建的边上
浏览 20提问于2016-07-15得票数 1
我需要从一个图像(3个通道)中提取大小为s x s x 3的图像补丁，围绕指定的2D位置。
在没有for循环的情况下，我如何有效地做到这一点呢？我知道我可以从(x,y)位置提取一个补丁，如下所示：
apatch = I(y-s/2:y+s/2, x-s/2:x+s/2, :)
我怎样才能在许多补丁中做到这一点？我知道我可以使用MATLAB的函数blockproc，但我不能指定位置。
浏览 8提问于2015-01-01得票数 3
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