我们参考了下面的,并尝试按照matlab的方法实现该算法。
唯一的问题是如何找到一个带脉冲噪声的噪声像素,即像素?
X似乎是我必须计算的图像中的脉冲像素。
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Input – Noisy Image h
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Step 1: Compute X
for every pixel repeat steps from 2 to 7
Step 2: Initialize w = 3
St
在光学字符识别(OCR)中,我面临着在噪声/复杂背景图像上分割字符的问题。我尝试了一个最简单的图像,其中3(我认为),我附在这里。此外,我尝试了对比度增强(直方图均衡化),因为图像几乎是低对比度。然而,分割后的字符质量仍然很差:字符连通,区域未填充,由于阈值固定,无法处理其他图像。
Scalar m = mean(src);
for ( y = 0; y < src.rows; y++ )
{
for ( x = 0; x < src.cols; x ++ )
{
if ( filtered_image
我有一张图片,如附图所示。有时,数字的黑色强度与它们的相邻像素没有太大的差别,我很难提取这些数字(例如,设置阈值是不有效的,因为黑色的亮度接近灰度的强度,因为反射或在图像捕获过程中不能很好地聚焦)。我喜欢在黑色和背景灰色之间做更多的区别,这样我就可以在没有太多噪声的情况下提取数字。我所做的是增加使用addWeighted函数与OpenCV函数之间的差异。color是原始的RGB图像。这对我的处理是否有意义,还是有更有效的方法?
Mat blur_img = new Mat(color.size(), color.type());
org.opencv.core.Size size = new
我想用Hough Circle算法检测眼睛虹膜及其中心。
我用的是这个代码:
private void houghCircle()
{
Bitmap obtainedBitmap = imagesList.getFirst();
/* convert bitmap to mat */
Mat mat = new Mat(obtainedBitmap.getWidth(),obtainedBitmap.getHeight(),
CvType.CV_8UC1);
Mat gr
我曾尝试在图像的ROI中应用Otsu's,以获得更好的输出。我当前的代码迭代如下所示,我将Otsu应用于图像的45x45 ROI段。输出仍然不是最好的,特别是与自适应阈值方法相比。我怎样才能得到更清晰和更好的输出呢?有没有推荐的在ROI中应用Otsu的其他方法?
def roiOtsu(image):
size = 45
column, row, result = properties(image)
for i in range(0, column,size):
for j in range (0, row,size):