1.像处理中的膨胀膨胀腐蚀与膨胀是什么意思?
2.基于MATLAB的中文字的提取及识别
3.å客çå«ä¹
4.(三十三)形态学----开操作、闭操作、腐蚀腐蚀黑帽、源码白帽
像处理中的算法腐蚀与膨胀是什么意思?
图像处理分为多种,对于不同的膨胀膨胀图像腐蚀和膨胀的定义不同。1、腐蚀腐蚀突击战法源码形态学图像处理是源码在图像中移动一个结构元素,然后将结构元素与下面的算法二值图像进行交、并等集合运算;先腐蚀后膨胀的膨胀膨胀过程称为开运算。
它具有消除细小物体,腐蚀腐蚀在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的源码作用。先膨胀后腐蚀的算法过程称为闭运算。它具有填充物体内细小空洞,膨胀膨胀连接邻近物体和平滑边界的腐蚀腐蚀作用。
2、源码对灰度图像的有看过哪些源码膨胀(或腐蚀)操作有两类效果:
(1)如果结构元素的值都为正的,则输出图像会比输入图像亮(或暗);
(2)根据输入图像中暗(或亮)细节的灰度值以及它们的形状相对于结构元素的关系,它们在运算中或被消减或被除掉。
腐蚀就是使用算法,将图像的边缘腐蚀掉。作用就是将目标的边缘的“毛刺”踢除掉。
膨胀就是使用算法,将图像的边缘扩大些。作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉。
使用相同次数的腐蚀与膨胀,可以使目标表面更平滑。
扩展资料:
1、图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,android开发关联源码往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的多功能魔盒源码失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的网博士php源码图像
百度百科-图像处理
基于MATLAB的中文字的提取及识别
本文主要探讨利用MATLAB进行静态图像中文字的提取及识别的方法。随着信息时代的到来,图像作为一种主要的信息传递媒介,其中包含的大量文字信息需要被智能化处理,以满足人们对图像内容的理解、索引、检索的需求。文章首先概括了图像文字提取在人工智能与模式识别领域的重要性,强调了静态图像文字提取技术的基础性和广泛应用性。接着,文章对静态图像文字(人工文字)的特点进行了详细介绍,包括位置、颜色、大小、分布、排列方向以及空隙等关键特征,这些特征对于后续的文字提取过程至关重要。文章随后详细阐述了静态图像文字提取的一般流程,包括文字区域检测与定位、分割与提取、后处理等步骤,并通过MATLAB代码展示了从原始图像到识别文字的完整过程。
文章进一步解释了静态图像文字提取的具体步骤,包括图像读取、灰度转换、阈值二值化、腐蚀膨胀处理、Y方向和X方向区域确定、背景与文字颜色交换、二值图像净化、文字区域限定、字符分割、字符规格化以及字符识别等关键操作。每个步骤都包含详细的MATLAB代码实现,使得整个流程可视化,便于理解和实现。
文章最后讨论了在静态图像文字提取过程中可能遇到的局限性和挑战,如字符结构识别、倾斜角度识别、污染处理等,并提出了解决策略。此外,文章还展示了主程序源代码,包括从打开到字符识别的完整流程,使得读者可以直观地了解整个技术实现过程。
综上,本文详细阐述了基于MATLAB的静态图像中文字提取及识别技术的理论基础、实现流程和遇到的问题,为读者提供了一套完整的解决方案,旨在帮助读者深入理解这一领域,并能够实际应用到实际问题中。
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(三十三)形态学----开操作、闭操作、黑帽、白帽
形态学操作,如开操作、闭操作、黑帽、白帽,都是基于膨胀和腐蚀操作,通过不同的组合实现。
在OpenCV中,这些操作共用一个API,其参数设置与膨胀、腐蚀类似,新增了操作选项。
通过深入源码,理解其实现方式为一个大switch...case...结构,覆盖所有形态学操作选项。
为验证这些操作的效果,编写了测试程序,以展示不同操作对图像的影响。
程序设计中,期望实现以下功能:
1. 输入原图,分别展示腐蚀、膨胀、开操作、闭操作、顶帽、黑帽操作结果。
2. 通过键盘空格键切换Kernel形状,观察对结果的影响。
3. 为每个操作结果添加进度条,直观展示Kernel大小对图像处理效果的变动。
在C++实现中,注意到`getStructuringElement`函数要求Kernel尺寸为奇数,因此采用2*n+1的方式定义。
Python端的实现同样需关注Kernel尺寸的奇偶性要求。