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图像噪声处理和边缘方向确定
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假设用户将看到以下视图：因此，我的算法需要从下到上扫描，以确定路径方向。我使用HSV滤色器来创建蒙版，然后创建蒙版的骨架。结果如下：但是你可以看到有一些噪音(红色圆圈)。另外，如何确定子路径方向(如蓝色箭头)？有人建议我使用Sobel算子。但是这种方法似乎只能实现边缘检测，而不能进行边缘方向的确定。
浏览 12提问于2018-07-24得票数 1
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我想改进它，我使用500.000张图像作为数据集，这样就足够了。现在，我使用原始图像作为输入。什么是适合这个项目的特征提取方法？
浏览 1提问于2019-02-14得票数 0
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嗨，我试图弄清楚边缘检测是否取决于图像条件(特征)。亮度和对比度呢？关键是我正在寻找如何估计图像的质量。图像质量对边缘检测是否重要？
浏览 2提问于2015-03-30得票数 0
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测量灰度图像的平滑度
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假设我有两个图像，比如下面的粗糙边缘图像和图像结构周围的一些噪声像素。我已经转换了像这样的图像与一些预处理，并删除了几乎所有的嘈杂像素。我想计算图像的平滑度度量。为了证明我们在处理后的图像中有较少的噪声像素。用来计算这个值的任何指标。我试过拉普拉斯滤波器并计算方差(不起作用)。
注:噪声像素表示介于0和255之间的像素。
浏览 5提问于2020-05-10得票数 0
我有一个球的Canny边缘检测图像(见下面的链接)，其中包含许多噪声边缘。我可以用什么最好的图像处理技术来去除这些嘈杂的边缘，而不去除属于球的边缘？原始图像精明边缘图像非常感谢大家提前给予我们的帮助和建议，非常感谢！
Ps我正在尝试在使用Circle Hough变换检测球之前清理边缘图像。
浏览 0提问于2013-08-13得票数 9
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此外，在一般情况下，在调用Hough循环算法时是否还有其他有用的技巧？特别是，如果圆形物体与其背景亮度相同，因此在灰色尺度上看起来是均匀的，那么我能在这里做些什么吗？谢谢
浏览 2提问于2015-09-18得票数 3
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在通过重建应用开放和闭合以及分水岭函数来识别对象的边界和原始图像的二进制掩模之后，我能够获得对应于全圆和半圆的边缘。虽然识别出的完整圆圈很少，我得到的大多是半个圆圈，但这种方法过滤掉了图像中的大部分噪声。
为了得到完整的圆的边缘，我使用了canny函数进行边缘检测。此函数获取大多数圆形对象的完整边缘，但它还绘制图像中噪声的边缘。这不允许我创建一个很好的蒙版来叠加在
浏览 2提问于2017-05-28得票数 0
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我有一个噪音图像，像我这样的波纹图。假设它是高斯噪声。目前，我正在使用两个步骤来查找边缘。用高斯滤波器G平滑图像
g=1/(1+β∇(I*G)^2)
然而，高斯滤波是图像边缘丢失的原因。我想找到一种更好的方法来保存边缘信息。你能给我建议找出那张图像边缘的最佳方法吗？这是我对上述步骤的结果下面是我正在处理的<
浏览 4提问于2015-08-13得票数 3
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检测模糊边缘
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我需要在一张木头图片中找到年轮，但是线条太模糊了，而且有太多的噪声，边缘检测算法无法给出好的结果。 ? 我试着通过增加对比度，锐化和一些形态学操作来使戒指更加突出。然后我应用了边缘保持平滑滤波，并尝试了几种边缘检测算法(sobel，canny..)但结果看起来仍然很糟糕。
浏览 12提问于2019-06-03得票数 0
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有没有可能让忽略短边缘或低梯度边缘？在我的例子中，我把卡片放在木头上，在精明之后看到无数的木质结构的边缘。canny函数中的哪两个阈值？
浏览 1提问于2013-06-18得票数 1
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清除图像中的视觉字符
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我试图击败一个反机器人的功能，在一个程序中，用户必须点击字母在图像中的α-数字顺序。我已经设法使用预处理从背景中提取文本，但仍然需要使用Tesseract对每个indivisual字符进行遍历以获得最佳结果。使用霍夫线前的图像，只是预处理
用HoughLinesP绘制的线条检测原始图像
我尝试使用Canny边缘检测器+ Hough行来尝试查找每个字符下面的行。但是，它认为不一致，过于依赖行的质量，我无法区分底线和字符本身检测到的行。
浏览 0提问于2019-01-08得票数 1
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我用精明的方法检测edge.But，由于图像质量不好，很多噪声如下：
原点图像是这样的。
我只想要长方形的边缘。因为我想检测到的边缘是如此规则(就像砖块)。我想知道是否有一些图像处理算法可以帮助我？谢谢你的回复。
浏览 2提问于2022-01-07得票数 0
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我试图使用CNN来检测图像中的椭圆(形状、大小、方向)。我该怎么做？我尝试使用许多居中椭圆作为训练(正)例子和噪声作为负例子。(它没有检测到一个简单的测试椭圆)。我担心的是CNN从训练示例中捕捉到特征/内核/过滤器(如圆形边缘)。但是曲线边缘捕捉到的椭圆信息很少。在CNN中，一个椭圆可以设置为特征/内核/过滤器吗？(首选Matlab答案)
浏览 0提问于2022-07-19得票数 0
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我正在使用BackgroundSubtractorMOG2来检测帧中的运动，并提取感兴趣的区域，其中我使用双值滤波器和equalizeHist，并在后面应用拉普拉斯和阈值。在应用了不同的图像滤波器后，我通过阈值处理得到了合理的拉普拉斯边缘和噪声掩模，如下所示： ? 但是，我不确定现在如何提取对象(左上角)的正确轮廓来分割它。
浏览 21提问于2020-01-24得票数 1
我正在寻找一个很好的解决方案，以检测和描述矩形形状图案在(噪声)矩阵图像。以下是一个例子：图像是单色的，颜色只是表示像素的值。
我如何检测这些矩形形状并以参数化的方式保存它们？到目前为止，我还没有尝试过什么，但是我的前进方向是通过检测某些区域内某个阈值上的值差异来检测边缘。
浏览 2提问于2020-07-13得票数 2
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我对图像处理很陌生。我们要求从图像中获得具有亚像素精度的圆中心。我用中值模糊来减少噪音。图像的一部分如下所示。下面给出了获得圆周边界的步骤
如何确定正确的内核大小？是否有科学方法来确定
浏览 5提问于2020-11-09得票数 2
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我正在做一个实时的形状和颜色分类系统，以非常高的精度.似乎我的预处理阶段不够好，所以结果并不像我预期的那样准确。以下是我正在做的事情：
使用findContours和approxPolyDP检测正方形对象。我在HSV图像</em
浏览 0提问于2017-11-02得票数 0
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我正在使用Matlab处理图像处理，我的目标是将像素分配给对象的特征线。我拍摄不同金属物体的照片。我可以区分6个不同类别的物体。这些课程只在“我的大脑”中为我所知，而不是在计算机中。在下一步中，我使用颜色分割来区分我的对象和背景。在分割之后，我使用Canny算子来查找对象的边缘。到目前为止，让我们假设没有图像“噪声”，并且Canny算子确定了对象的轮廓。当然，它们不会在边缘图片中着色，在边缘图片中，我只
浏览 4提问于2016-02-05得票数 0
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我知道，如果你使用高频噪声(又称蓝色噪声)，噪声模式只能是高频含量，然后可以进行低通滤波(也称模糊)，以去除高频，只留下噪音较小的低频成分。📷
浏览 0提问于2018-03-17得票数 3
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