计算连通分量标记函数后的图像矩
是指在图像处理中，通过计算连通分量标记函数对图像进行分割和标记后得到的图像矩。
连通分量标记函数是一种用于图像分割和对象识别的算法，它将图像中的像素根据它们的连通性分成不同的区域，并为每个区域分配一个唯一的标记。这个函数可以将相邻的像素组成一个连通分量，并为每个连通分量分配一个标记。
图像矩是一种用于描述图像特征的数学工具，它可以表示图像的形状、位置和大小等信息。计算连通分量标记函数后的图像矩可以用于图像分析、目标检测、图像识别等应用。
在云计算领域，计算连通分量标记函数后的图像矩可以应用于图像处理、计算机视觉、人工智能等方面。例如，在图像处理中，可以利用连通分量标记函数后的图像矩进行图像分割，提取图像中的目标对象；在计算机视觉中，可以利用图像矩进行目标检测和识别；在人工智能中，可以利用图像矩进行图像特征提取和分类。
腾讯云相关产品中，推荐使用腾讯云的图像处理服务，该服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像分割、目标检测、图像识别等功能。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图像处理服务的信息：
腾讯云图像处理服务：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition
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1回答
我需要从输入图像中计算Hu矩。输入图像input由几个对象组成，因此我需要使用connected components标签函数对其进行预处理：
# input image is thresholded
(T, thresh) = cv2.threshold(input, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# getting the labels of the connected components
output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, 4, cv2.CV_32S)
num_labels = output[0
浏览 8提问于2017-07-21得票数 1
1回答
我目前正在阅读本文：
李，哲，马提亚斯·舒尔特-奥斯图姆和马丁·内森。“在文档图像中快速检测和识别标识。”模式识别(ICPR)，2010年第20届国际会议。IEEE，2010年。
你可以找到pdf。
我不确定其中的一些方法。我想在我的OpenCv中实现它。
我可以知道如何使用OpenCV实现它吗？
编辑:在本文中，他们提到了缩放和旋转不变形状描述符，但我不确定它是什么，以及如何在OpenCV中使用它。知道吗？
浏览 1提问于2015-07-17得票数 0
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给定一个包含一些连接组件的BW图像。然后，给定图像中的单个像素P。如何找到包含像素P的组件？可以保证像素P总是在其中一个连接分量的白色区域上。
目前，我使用CC = bwconncomp(BW)，然后使用'for‘循环迭代每个组件。在每个组件中，我迭代索引像素。对于每个像素，我检查其值是否等于像素P(的索引)。如果我找到了它，我会记录下连接的组件的数量。
然而，对于这个简单的任务，它似乎效率不高。有什么改进的建议吗？非常提前感谢您。
浏览 1提问于2014-03-23得票数 0
1回答
我对图像处理很陌生。我有一个bmp格式的图像和扫描仪输出的.bin文件。bin文件具有hex值或原始数据。
首先，我将解释这个过程。我们用13位数。每个数字都有一个以点格式表示的模式。比如说，一个13位数就会有20个点。每个点的位置取决于数字。这是encryption部分。现在这些点被反复打印出来。这些文件是使用扫描仪扫描的，扫描仪将上述文件作为输出。
下一步是处理这些输出以返回13位数。我正在使用openCV和C。有人能给我一些关于怎么做的想法吗。我不能发回收站文件。但是bin文件的内容采用这种格式：
10 78 84 88 84 8c 88 88 8c 8c 90 88 8c 8c 90
浏览 5提问于2012-10-26得票数 2
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我正在使用Tesseract读取身份证信息Library.Input图像是从Iphone摄像头捕捉在真实的time.Normally从Iphone捕捉图像是72dpi。但Tesseract建议设置为300DPI。
我的输入图像：
1.如何编程转换300DPI图像。
2. Opencv中有没有其他方法可以转换DPI？
浏览 1提问于2014-09-10得票数 1
2回答
我想通过使用图像处理边缘检测技术来计算仓库中的箱子数量。所以我使用了Sobel算法来检测边缘。现在我需要测量边缘长度。有没有人知道如何得到边的长度和任何合适的算法来获得最终计数？
浏览 1提问于2010-09-24得票数 2
我一直在写一个文本检测代码，我正在使用一个二进制映射作为掩码来处理图像。在获得候选文本区域之后，我在图像上应用bwconncomp函数，然后在图像上应用蒙版以获得这些区域的位置。
现在我已经创建了一个循环来丢弃不满足某些“子句”的区域。如果不是，我将该区域中的所有像素设置为0 (image(cc.PixelIdxList{region})=0)，并对二进制映射(map(cc.PixelIdxList{region})=0)执行相同的操作。
当我在进入循环之前绘制地图和图像时，它们是一致的，但在循环之后，它们不会。当我在循环之后绘制图像时，它显示它完美地擦除了区域，但地图不是这样的。有时会留下一
浏览 8提问于2016-03-15得票数 0
在处理图像处理和计算机视觉时，这两个术语经常出现- 和。
我发现的主要不同之处在于，处理视频抓取的人更多地谈论斑点，这也涉及到比周围环境更亮/更暗的特征。连接组件(CC)处理共享相同颜色的区域。
然而，从编码和实现的角度来看，这些可以互换使用吗--就像cvFindContours()一样，可以用来检测“CC”和"blobs"，本质上是同一件事？或者，Blobs库可用于CC分析以及blob检测。
浏览 3提问于2011-05-12得票数 6
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一种检测弓形非流形几何的算法
、、、、
有不同类型的非流形几何，其中之一是弓型。在这种情况下，多个曲面在一个点连接，不共享一个边缘。
您可以在下面看到这种特定类型的示例：
我试图想出一个有效的算法来检查一个点是否与多个曲面相连。为了做到这一点，我创建了一个快速python原型，用于处理构建网格邻接信息的位置，这样您基本上可以进行典型的拓扑查询，例如{顶点->faces}、{edges>faces}、{顶点->faces}。
class Triangle:
def __init__(self, a, b, c, label):
self.a = a
self.b =
浏览 2提问于2021-10-23得票数 1
5回答
从图像中提取字符
、、
我正在尝试提取(无法识别！)来自黑白图像的字符，
所以如果图像是123，我得到一个包含3个图像的数组，
这是一个重复的问题，我知道，但我找不到我想要的，我也试着在代码项目中查找，但找不到可用的示例
源代码不完整
非常感谢您的帮助:)
浏览 0提问于2012-02-18得票数 6
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目前，我正在做一个离线签名验证。所以，我现在要做的是找到特定签名图像的特定旋转值。在这种情况下，我希望将签名的基线与水平轴一起标准化：
。
我试着写了一些代码，
v1(1) = column2 - column1;
v1(2) = row2 - row1;
v2(1) = column2 - column1;
v2(2) = row1 - row1;
x1 = v1(1);
y1 = v1(2);
x2 = v2(1);
y2 = v2(2);
dotproduct = (x1*x2 + y1*y2);
v1mag = sqrt(x1*x1 + y1*y1);
v2mag = sqrt(
浏览 1提问于2013-10-24得票数 1
我试图利用Open和另一个CCV库，它们都是开源材料，但是有很大的源代码大小，而我的要求只是在较大的图像中检测矩形形状并提取它们。我被迫有一个非常小的足迹，我的应用程序。
在一个位图数组中加载任何格式的图像(JPEG、PNG等)之后，假设矩形允许很少的容错、角度校正、清晰的边界线(但不是单一的体颜色)，并且可以是任意宽度/高度，那么下一步应该是什么。
浏览 0提问于2015-07-19得票数 0
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2回答
因此，给出一个数据表的图像，我想删除所有行。我将线条分类为连续的像素，无论是垂直的还是水平的。
所以结果是所有的网格线都被删除了，剩下的基本上是文本和数字。
有没有一种方法可以使用Javascript的图像数据删除所有行？就像我所想的那样，循环遍历包含这个2D图像像素的2D数组，找到所有的线，并将它的颜色更改为周围的颜色，使其“消失”。因此，这将修改图像的图像数据。
浏览 6提问于2018-02-03得票数 0
我有具有透明像素的BufferedImage图像对象。我想得到的是包含图像透明部分的Shape或Area对象。
浏览 0提问于2011-04-29得票数 2
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4回答
我有一张照片，上面有一张桌子..在右边的列中，背景充满了杂音
如何检测有噪声的区域？我只想对有噪声的部分应用某种滤镜，因为我需要对其进行OCR，而任何一种滤镜都会降低整体识别率
哪种滤波器对去除图像中的背景噪声效果最好？
如上所述，我需要在图像上做OCR
浏览 103提问于2017-02-16得票数 23
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我使用的是python和opencv。我的目标是在用覆盆子圆周率相机拍摄的图像中检测"X“形状的碎片。该项目是，我们有预印的井字游戏板，并必须形象的板，每次有一个新的一块放在板上(与墨水邮票)。然后输出说明哪种类型的棋子(如果有的话)位于tic-tac-toe板的哪个部分。
这里，我在图像中检测到的线条是绿色的：
正如你所看到的，"X“形的碎片似乎不容易被发现。一些邮票上只有一行可以被“看到”。
下面是滤镜之后的边缘检测：
我检测"X“形块的方法是在每个部分中检查具有非水平/垂直斜率的任何线。我的问题是，"X“形的图章并不是完美的线条；因此，
浏览 0提问于2015-11-11得票数 7
1回答
设G= (V，E)是一个加权连通无向图，E是e中的任意一条边。给出一个线性时间算法，它决定是否存在包含边e的最小生成树。
我设法找到了问题1的一个奇怪的“解决方案”，它似乎是有效的，但我不认为它是线性的：
他们建议对每条边(u，v)使用联合查找和联合(u，v)，使得W(u，v) < W(e)。现在，假设e= (x，y)。现在如果find(x) != find(y)，那么x和y是不相连的，而W( e )肯定是Kruskal算法要检查的下一个权重，所以肯定存在一个包含边e的MST。
另一方面，如果find(x) = find(y)，那么如果我们运行Kruskal算法到这一点，x和y肯定是相连
浏览 1提问于2013-03-02得票数 2
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3回答
我知道标题没有多大意义，但这是我正在研究计算机视觉算法的情况，我最终得到了像这样的东西
使用该算法的成本太高，而且无论我添加的阈值有多大，总会有噪声(浓度较低的莱姆绿)。
我所需要的是最终得到集中的像素，在这一点上，我真的需要聪明的想法来节省处理。
不，我真的不需要代码，只要有点子就行了。
浏览 0提问于2015-04-05得票数 1
我正在与大约300个不同大小的断开网络一起工作。我使用R中的STATNET和iGraph包为这些网络计算了不同的图级集中化度量。
然而，我发现N=2的子图中的节点在iGraph的特征向量中心性测度中得到了1的最高值。因此，具有大量孤立的dyads的网络获得了很高的图级特征向量集中度分数。
在我的网络中，这不是一个有效的结果，因为这些网络连接得很差，因此理论上应该有一个很低的集中度分数。
有人知道这些度量是如何处理不连通图的吗？有什么办法处理这件事吗？此外，是否还有其他方法来评估这些网络的结构？
欢迎任何帮助。谢谢!
浏览 8提问于2014-10-29得票数 0
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我需要在图片中找到最受欢迎的简单形状(通常是矩形)的坐标。我使用了这里描述的方法( )。但我已经面对了照片中所显示的情况。有些箱子的边框被撕破了，我无法用标准的方法来探测它们。这些长方形呈红色圆圈。
你会提出什么解决方案？
更新：
在二值化之前使用膨胀/侵蚀：
扩张
侵蚀
浏览 1提问于2016-07-28得票数 2
1回答
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
1回答
在图中查找未连接的树
、、、
下面是我在apache graphX中构建的顶点和边。所有边都在两个方向上。如何收集连接的组件，以便输出为("Alice"，"Bon"，"Charlie"，"David"，"Ed"，"Fran")，("Bosh"，"Bish"，"Posh")
val vertexArray = Array(
(1L, ("Alice", 28)),
(2L, ("Bob", 27)),
(3L, ("Charlie&
浏览 4提问于2017-05-06得票数 1
我希望能够将我的图分成子组件，这样删除任何单个节点都不会创建更多的子组件(不包括单个节点)。作为示例，请参见下面的两个图像。
第一个图像显示了完整的图形。第二幅图显示了将图形拆分为尽可能小的子组件时的子组件。从第二幅图中可以看出，顶点名称已被保留。我不需要新的结构是一个单独的图，它可以是一个图的列表，甚至是每个组件中的节点的列表。
节点4-5-6的组件仍然存在，因为移除这三个节点中的任何一个都不会创建新的组件，因为被断开的节点将只是单个节点。
目前，我正在尝试组合一个迭代过程，以升序顺序删除节点，并递归到生成的新组件中。然而，这是困难的，我想以前有人做得更好。
浏览 13提问于2019-03-27得票数 0
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如何处理这个问题:为创建k个连接组件而删除的最小边数？这个图可能已经是一个森林，尽管不一定是有k个连接的组件，而且可能有循环。它是不加权的和没有方向的。
浏览 12提问于2022-04-27得票数 3
1回答
这听起来可能很傻，但是否有可能出现这样的情况，即图的边连通分量的数目大于图中的顶点数？
我认为这是不可能的，而且可以用小图快速验证。
这是一个基本的逻辑尝试，为什么这是不可能从直觉，如果我们继续添加边，一个图，希望它将增加比内连接组件的数量，相反，它将减少组件的数量，因为它将连接更多的组件，以前没有连接。这样，就可以从像结构化图这样的树(因为它有最小值)中获得最大的连通分量数。保持连接时的边数)(假设每条边都被计算为两个连接的部件)。在一棵树中，最大的边数可以是n-1，其中n是顶点数，这导致了这样的结果：
“任何图的最大缩元数为n-1”
有人能帮我验证一下这个提议吗？
浏览 2提问于2019-11-06得票数 0
我在android中有一个这样的数字图像。
我想分别得到每个手指的图像。就像这样-
零：
其一：
二：
三：
四：
我想在这个数字的图像上运行一些机器学习算法来检测数字。如何在android中从数字图像中获取此数字图像？
浏览 5提问于2017-01-04得票数 0
2回答
为什么我们需要转换图形来获得它的SCCs (强连接组件)？我知道它给出了正确的答案，但我没有得到logic.Please可以帮助我的人。
浏览 3提问于2014-07-08得票数 0
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1回答
我有一个带有实例分割的4通道PNG图像。在此图片中，包含对象的像素值为class_number，0,0,100，而不包含对象的像素值为0,0,0,0。示例图片如下 ? 图片中的灰色区域都是独立的对象。我想要从1开始对这些对象进行编号，并将这个数字写入像素的第三个通道(例如，第一个对象的所有相邻像素将是class_number，对于这张图片中的所有对象，依此类推) 你能给我一个提示吗，我如何在python中做到这一点？
浏览 16提问于2020-07-08得票数 0
1回答
考虑一个任意有向图G (可以包含自循环)和A它各自的邻接矩阵。是否有一种方法(一种算法)来计算图G在一个O(n^4)时间内传递自反闭包的邻接矩阵？有办法在O(log(n)n^3)中计算它吗？传递自反闭包定义如下：
Gt(V，E)是G：(u，v)的传递自反闭包，仅当u=v或者是G中从u到v的一条路时，G：(U，V)是E中的传递自反闭包。
浏览 3提问于2019-12-16得票数 2
我有一个很大的图(顶点的数目可以在5万到10万之间，邻接矩阵不需要稀疏)。图中的边可以删除/添加，并且在这些更改之后，我想更新生成的连接组件结构。我以一种简单的方式实现了这一点，我在C++中使用BFS搜索自己(跟踪连接组件if的unordered_map的顶点并更新它们)，但我想知道是否有更有效的方法使用Boost的图形库来完成这一任务。
我在Stackoverflow中找到了一些类似于此的问题，并且了解了filtered_graph (和connected_components函数)，但我担心每次添加或删除边缘时创建这样的过滤实例所涉及的开销。(这是否值得关注？！)
浏览 0提问于2014-07-25得票数 4
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3回答
我被要求设计一个算法，以确定在有向图中是否存在一对不可到达的顶点。该算法必须在O(区)时间内运行。
意思:顶点i不能到达顶点j，顶点j不能到达顶点i。
我读过关于寻找强连通组件的方法，我想知道我是否可以从那里开始并设计出在当前情况下可用的算法？
浏览 2提问于2014-12-15得票数 4
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单连通图是一个有向图，它最多有1条路从u到v∀u，v。
我想出了以下解决办法：
从任何顶点运行DFS。
现在再次运行DFS，但这次从顶点开始，以减少完成时间。只对某些以前的DFS中未访问的顶点运行此DFS。如果我们在同一分量中找到一个交叉边或一个前向边，那么它就不是单连通的。
如果所有顶点都已完成，且没有这样的前向边交叉，则单连通。
O(V+E)
是这样的吗？或者有没有更好的解决方案。
更新:最简单的1条路径。
浏览 3提问于2013-11-12得票数 2
1回答
如何实现三维数据的连接组件标记？
、、、、
在搜索/阅读时，我找到了用于2D数据集的。我必须为3D(体素)数据集实现连接组件标记。在2d连接元件标签中，我们正在检查最左边和最上方的像素(邻居)的等效标记。我们如何使用python (也就是应该检查哪个邻居的标签)来实现3d数据集呢？
或者有什么其他方法可以让我得到它的实施，请建议。
浏览 1提问于2020-04-25得票数 1
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最近，我读到了一些关于Ackermann函数和Knuth的向上箭头符号的内容。我知道符号是用来表示不同的大数字的。然而，我找不到这种符号的任何实际用途-该符号应用于某些算法或程序中。那么，有没有人知道这种符号在现实世界中有什么用法呢？
浏览 2提问于2013-09-28得票数 2
我想使用AForge.NET库来检查相似的图像并定位不同之处。我可以想象下面的算法。
a.比较两幅图像，生成二值图像，其中白色像素表示差异，黑色像素表示匹配。
什么过滤器可用于a)？如何计算每个斑点中的像素？
浏览 1提问于2013-01-30得票数 2
1回答
需要一些关于如何定义图是对偶欧拉的指导吗？这意味着有两个电路，如果组合在一起，我们会访问图中的所有边。我可以假设图包含一个欧拉电路。
编辑
@ Evgeny Kluev答复
如果该图包含至少一个具有4个或多个边的顶点，则该图具有2个Euler圈。
浏览 2提问于2012-04-03得票数 2
1回答
相关：
我现在能够标记出我所有的匹配项在哪里。然而，由于一些匹配并不完美，我需要降低我的门槛。这意味着我有一连串的像素，它们都是同一项目的匹配项。
因此，如果实际匹配值为5,5，则在4,4到6,6之间有9个匹配项。
将这些组合在一起的最佳方法是什么，以便我对每一组匹配都有一个单点？
浏览 1提问于2012-09-09得票数 2
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来自
有向图被称为弱连通图，如果用无向边替换它的所有有向边产生一个连通(无向)图
这个准确吗？
上面的图是连通的，当所有有向边都被无向edges.But替换时，B到D或D到B之间没有路径，这违反了弱类型的property..Am I，对吗？
浏览 2提问于2013-09-06得票数 4
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1回答
单连通图的特例
、、
我正在尝试编写一个算法来确定一个给定的图是否是单连通的。作业定义说，单连接图意味着在两个节点之间，至多有一条简单路径。 我在这里看到很多答案说，对每个节点使用DFS- are，如果有一个黑色节点被访问，这意味着有两个简单的路径。因此，给定的图不是简单连接的。 我重写了DFS算法来实现这一点，但问题是除了一个特殊情况外，它可以解决所有给定的图。我已经考虑了两个节点之间有多条边的情况，但它不起作用。 所以我的问题是，有没有什么特殊情况是不能通过对每个节点使用DFS- any来解决的？ def dsf(self, source):
source.color = 'g'
浏览 7提问于2019-05-28得票数 0
1回答
我最近在一次采访中遇到了这个问题：
列示矩阵如下：
[[ R R R R R R],
[ R B B B R R],
[ B R R R B B],
[ R B R R R R]]
找出在四个方向上，是否只有R或B的任何一组被相反的颜色包围:上、下、左、右角。
例:回答上面的矩阵，->，B的有效集合，在第二行被R包围。
[[ R R R R R R],
[ R **B B B** R R],
[ B R R R B B],
[ R B R R R R]]
我试着在各个方向上做一个特定颜色的BFS，但是无法解决问题。有人能帮我找到解决方案吗。
浏览 1提问于2020-02-03得票数 3
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在估计高斯混合模型参数时，发现二阶矩矩阵上的PCA之间存在一定的联系。有人能把上面的内容联系起来吗？
浏览 0提问于2014-11-23得票数 4
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1回答
我有一张包含物体和背景的图像。然而，由于光照的影响，物体会出现一些不均匀的区域。我的工作是如何检测不均匀区域。哪个特征可以代表它？示例:低不均匀性-高/低特征value....Thank你这么多
或
浏览 1提问于2014-07-25得票数 0
3回答
我有一张如下图：
我需要找出矩形的数量，每个矩形的中心，以及测量平行于通过中心的矩形的较长边的轴之间的角度，并从水平方向测量逆时针方向的角度。我找到了图像中的矩形的数量。我在找出reflection.Finding的中心和角度时感到惊讶。
我的代码：
import cv2
import numpy as np
import sys
img = cv2.imread(str(sys.argv[1]),0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,1,
浏览 2提问于2015-12-12得票数 13
回答已采纳
我了解到，Donald B.Johnson在1975年发布的算法是一种寻找有向图中所有圈的有效方法。但现在我有了一个非常大的图，但只需要找到长度有限的环。如何修改它才能做到这一点呢？
浏览 0提问于2020-04-10得票数 0
1回答
我想知道是否有可能将我本地磁盘中的图像与网站上的闪存应用程序中的图像进行比较。有没有可能得到直接链接到这些图像从网站，所以我需要的方法来扫描位于准确坐标的图像。如果它在Robot类中工作得很好，那就太好了，因为我需要在比较之后远程移动鼠标指针。
浏览 2提问于2013-04-15得票数 1
我试图更好地理解Tarjan的算法，寻找SCC，连接点和桥梁。我正在考虑一个特殊情况，图中只包含两个边为0->1和1->0的节点。下面的代码将输出0,1作为桥。
class Solution(object):
def criticalConnections(self, n, connections):
"""
:type n: int
:type connections: List[List[int]]
:rtype: List[List[int]]
""
浏览 2提问于2022-04-03得票数 0
1回答
我当时正在读，在那里(第3页，从底部第18行)，作者提到：
“我们计算出.候选掩模内体素强度值上的前7个不变Hu矩。”(候选面罩是CT图像中特定肺结节/假阳性候选物的3d掩模。)
我周围的每个人都在说，胡的时刻只是为2D图像定义的。对文学作品的快速搜索似乎支持了他们。那么，谁能猜到作者们可能在这里做什么呢？(或者胡的时刻实际上可以扩展到3D?)
浏览 0提问于2016-03-16得票数 3
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