在网格上获取像素邻域内平均值的有效方法
是使用图像处理中的滤波算法之一，即均值滤波。
均值滤波是一种简单且常用的图像平滑处理方法，它通过计算像素邻域内像素值的平均值来替代中心像素的值，从而达到平滑图像的效果。具体步骤如下：
- 定义滤波器的大小和形状，通常为一个正方形的窗口，窗口大小决定了邻域的范围。
- 将滤波器中心对齐到图像的每个像素位置。
- 对于每个像素，计算邻域内所有像素值的平均值。
- 将计算得到的平均值赋给中心像素。
均值滤波的优势在于简单易实现，计算速度快。它可以有效地去除图像中的噪声，平滑图像的纹理和细节，使图像更加清晰和可视化。
均值滤波适用于多种图像处理场景，例如图像去噪、图像平滑、边缘检测等。在实际应用中，可以根据具体需求选择不同大小的滤波器，以达到不同程度的平滑效果。
腾讯云提供了图像处理相关的产品和服务，其中包括图像处理 API、图像处理 SDK 等。您可以通过腾讯云图像处理 API，使用均值滤波等滤波算法对图像进行处理。具体产品介绍和使用方法，请参考腾讯云图像处理产品文档：腾讯云图像处理产品
相关·内容
我正在研究用C++实现非局部均值降噪算法。有关于这种算法()的论文，但他们对它也不是很清楚。
我知道，它使用加权平均值，但我不知道这里研究窗口的用途，以及它与比较窗口的关系。
作为一个新用户，StackOverflow不允许我上传图片。但是，您可以在上面提供的链接的nl means部分中找到公式。
浏览 0提问于2011-06-30得票数 6
回答已采纳
1回答
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
回答已采纳
1回答
我想知道一种有效的方法来得到二维地图表面的法线。假设一个物体击中了地图，我希望该物体相应地反弹。问题是，所述对象的“边界框”大小为几个像素，并且地图有许多曲线。
我想要得到与物体碰撞的像素(别问我怎么做)，并计算它的平均值，并将法线作为该像素与物体中心之间的线。
对于那些熟悉蠕虫的人来说，当手榴弹击中地图并反弹回来时，我也想这样做。
编辑:我不是在寻找一个100%准确的公式，我希望它足够有效和可信
浏览 0提问于2011-12-14得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在实现一个简单的算法，在“损坏”的图像上进行内画。我有一个预定义的掩码，指定需要修复的区域。我的策略是从蒙面区域的边界开始，用相邻非零像素的中心均值绘制每个像素，直到没有未知像素为止。
function R = inPainting(I, mask)
H = [1 2 1; 2 0 2; 1 2 1];
R = I;
n = 1;
[row,col,~] = find(~mask); %Find zeros in mask (area to be inpainted)
unknown = horzcat(row, col)';
while size(unknown,2) >
浏览 5提问于2015-05-21得票数 2
回答已采纳
1回答
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
回答已采纳
4回答
查找二维数组上的亚像素最大值。
、、、、
假设我有一个图像，我想找到一个3x3形状的子数组，与其他子数组相比，该子数组包含最大和。
我如何在python中高效地完成这个任务(尽可能快地运行)？如果你能提供一个很好的示例代码。
我的具体问题是:我想在这个热图中提取blob中心的位置。
我不想只得到最大的点，因为这会导致坐标不太精确。blob的真正中心可能在2个像素之间。因此，最好在多个点之间进行加权平均，以获得亚像素精度。例如，如果有两个值为200和100的点(x1，y1)和(x2，y2)。那么平均坐标将是x=(200*x1+100*x2)/300 y=(200*y1+100*y2)/300
我的解决办法之一是做一个卷积运算。
浏览 10提问于2020-01-05得票数 3
回答已采纳
1回答
平均图像压缩
、、
我一直在阅读有关使用k x k框进行图像压缩的内容，其中指出：
我们将图像分割成k x k框，并通过获取每个块上的平均值形成一个新的图像。这样，我们就可以将文件大小从MN减少到MN/k^2像素。
我正在努力想象如何编写我的算法。我是否必须先在k像素的x方向上循环，然后在y方向上循环，然后在x方向上选择3 x 3，然后在点上放置一个平均值？
这听起来像解决方案吗？如果有人能写出一个伪算法，我会很高兴的。
浏览 3提问于2015-12-20得票数 2
回答已采纳
2回答
二值图像的侵蚀减少了白色区域，而膨胀增加了白色区域。我用OpenCV对彩色图像进行了同样的尝试，得到了类似的结果。我试着在二进制jpeg图像上做腐蚀/扩展。由于有损压缩，图像的强度分别为0,5和250,255。我发现的结果很有趣。腐蚀导致图像搜索结构元素中的最小值并替换它。膨胀使用最大值。
在彩色图像中，颜色如何被认为更小或更大？它们是否间接地将值转换为灰色，看到强度，然后决定哪个值更大？还是用这三种颜色的平均值？第三种可能性是，它们在所有三种颜色(R、G、B)上分别腐蚀/膨胀。这些方法中的哪一种被使用？
浏览 2提问于2017-04-21得票数 7
回答已采纳
2回答
因此，我感兴趣的是创建一个自定义非线性滤波器。我的掩码是一个3乘3的矩阵，我想做的是取我的中心点，直接看它附近的值(不包括对角线元素)。我想用每个相邻的值减去中间的元素，然后找出这些值的最小值。基本上，我看高程数据，我想找到最小的δ-Z到中间点。
示例：
Z = [64 21 31 59 38 30 92 26 81 47 43 60 53 23 18 71];
因此，假设我现在只看Z(3,3) = 43。我将取43，减去92，60，18和47；产量分别为-49，-17，25和-4。然后
浏览 4提问于2014-11-03得票数 3
回答已采纳
1回答
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
1回答
我有一些图像，他们有死像素(或像素，有坏的结果)，我有原始数据(刺刀数据)。
如何使用OpenCV检测和修复它们？
我试着用拜耳数据的过滤器来修正它们。在我的算法中，我检测每个像素的颜色，如果它是绿色的，则使用X模式查找相邻的绿色像素，如果当前像素的值超过相邻像素的40，则像素值按相邻像素的平均值变化。
使用+模式对红色和蓝色做同样的事情。
但它并没有解决这个问题。
有什么算法可以修复这些死像素吗？
浏览 2提问于2015-11-12得票数 1
回答已采纳
2回答
Cuda图像平均滤波器
、、、、
平均滤波器是线性类加窗滤波器，它平滑信号(图像)。过滤器的工作原理是低通的。滤波器背后的基本思想是对信号(图像)的任何元素在其相邻区域取平均值。
如果我们有一个m x n矩阵，并且我们想在它上应用大小为k的平均滤波器，那么对于矩阵p:(i,j)中的每个点，该点的值将是平方中所有点的平均值。
这个图表示大小为2的滤波平方核，黄色框是要平均的像素，所有的网格都是相邻像素的平方，像素的新值将是它们的平均值。
问题是这个算法非常慢，特别是在大图像上，所以我考虑使用GPGPU。
现在的问题是，如果有可能，如何在cuda中实现这一点？
浏览 3提问于2013-01-15得票数 14
回答已采纳
我正在做一个项目，为此我需要扩大形象。
本文尝试了re 函数的OpenCv库，以降低re sizing.But图像质量。
假设我有136x136大小的映像，我想用相同的quality.How将它的大小调整到209x209，我可以这样做吗？
浏览 3提问于2015-10-17得票数 4
回答已采纳
1回答
自适应灰度扩张实现
、、、、
给定一个值从0到n的2D数组，我希望通过它所包含的值来扩展每个像素，较高的值应该在扩展期间覆盖较低的值。
也就是说，半径内的任何像素等效于像素的值，如果它们的值较小，则继承该值。例如，如果输入为[0 1 0 2 0 0]，则输出为[1 2 2 2 2 2 ]。
这是如何实施的？
浏览 7提问于2020-03-07得票数 0
回答已采纳
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
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
回答已采纳
1回答
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
回答已采纳
3回答
我有个图像。我想把它的大小调整到原来的两倍，通过插值来填充新的像素。我需要指定我想要使用的插值类型。
我看到了imresize函数，它有一个'method‘选项。问题是，只有3个选项:最近、双线性、双三次。双线性和双三次是平均/平均方法，但是有什么方法可以设置邻域大小/权重吗？
主要的问题是，我需要使用“中值”插值方法，而不是均值。我该如何告诉它使用这种方法呢？
浏览 2提问于2011-10-14得票数 2
回答已采纳
2回答
生成了一些非常好看的热图，我们正在研究如何为一个内部项目可视化大量的点。我正在寻找关于从哪里开始的一些想法的反馈(这只是一个非常有趣的问题)。
我们知道他们在使用Flash，从我们所知道的情况来看，热图是交互式的，而不是从一个平铺服务器上呈现的。我们首先猜测这是如何实现的，即服务器为他们的Flash客户端提供一个网格--每个单元都有一个由服务器计算的计数。然后，Flash客户端根据网格中的单元格值进行一些插值，以实现上面看到的漂亮输出。
在这个阶段，我只对他们如何能够高效地生成网格服务器端感兴趣(如果我们对它们的实现的假设是正确的)。它似乎将涉及：
对当前在地图边界中的内容执行查询
浏览 1提问于2010-02-05得票数 8
回答已采纳
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
1回答
我有一个三角形网格，用一个顶点坐标列表表示，三角形存储在一个顶点索引列表和一个角索引列表中。我还有一个角表，它存储一个顶点的坐标，下一个角，前一个角，相对的角和左右角(一个三角形)。在我的程序中，用户可以选择一个顶点，但是我很难检测所选的点是否位于网格的边界上(因为这样就需要唯一的处理)。我设法检测到，它所处的三角形是否是一个边界三角形。但是，如何检查所选顶点是否也是边界顶点？
浏览 2提问于2017-08-01得票数 0
回答已采纳
在二值图像上实现数学变形的方法有很多，如“不腐蚀”和“不膨胀”。它也用来检测不同的对象/形状使用这个简单的二值图像操作，但我现在面临的问题是应用这个简单的操作，即侵蚀，膨胀和许多灰度图像，不把它们转换成二值图像。
Selement = strel('disk',5);//disk type element used in morphology
erodeimage = imerode(image,selement);//this is only implement on binary image
上面的代码是二进制数学变形的代码，如何在灰度图像上实现相同的概念。
注意:如果您
浏览 16提问于2016-05-18得票数 1
回答已采纳
我正在与OpenCV合作，我遇到了一个问题，例如，为什么GaussianBlur有BorderType的选项，而MedianBlur没有？
我研究过可分离滤镜，也许和它有关？
因为GaussianBlur是可分离的，而MedianBlur不是。
在OpenCV的开源代码中，很难理解为什么这两个过滤器会有这样的差异。
浏览 0提问于2015-07-23得票数 1
1回答
如何计算由像素构成的集群的质心？
我用它们的红色、蓝色和绿色值来表示像素(例如，pixel(116 133 55))。
质心应该是集群中实例的平均值，但是如何计算象素之间的平均值？
[我试图计算每种颜色的平均值(质心“red”=sum_red_象素值/像素数等等)，但给出了错误的结果]
如果有任何帮助的话，我是用欧几里德距离函数。
浏览 2提问于2017-05-09得票数 2
回答已采纳
2回答
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
回答已采纳
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
回答已采纳
1回答
我正在做一个程序用Harris方法来检测角点。该方法的输出显示了角。我想要做的是把阈值化应用到图像中。这是我的密码：
% Create a mask for deteting the vertical edges
verticalMask = [-1 0 1;
-2 0 2;
-1 0 1]* 0.25;
% Create a mask for deteting the horizontal edges
horisontalMask = [-1 -2 -1;
0 0 0;
1 2
浏览 1提问于2014-03-21得票数 3
回答已采纳
2回答
我正在实现链码，我偶然发现了一个小问题。首先我要做的是：
我从边界上的某个像素开始，然后检查是否存在相邻像素，如下所示：
3 2 1
\ | /
4-- --0
/ | \
5 6 7
不过，我有个问题：
这个小红点是算法开始的地方。第一个方向是2，1，0，0，等等.
如果你跟随黄色的点，你会看到它以两个相邻的点结束。这是算法向4方向的方向(因为在方向0、1、2或3没有值为1的像素)。虽然在下一步它检查方向0(这始终是第一个开始).当然，它是存在的，因为它是前一个点，而且会向右走。在这里，它被困在一个无限循环中(从左到右，从右到左)。
我现在的问题是，我怎样才能解决这个问
浏览 2提问于2012-10-14得票数 2
回答已采纳
我正在努力增强旧的手绘地图，这些地图是通过扫描进行数字化的，这一过程造成了图像中的一些模糊区域，使得图像中的文本很难读懂。
我尝试了自适应直方图均衡和其他几种基于直方图的方法，使用MATLAB，但没有给我想要的结果。我可能可以减轻更深的灰色阴影，并使它看起来更好，使用自适应直方图均衡化，但它并没有真正帮助文本。
具体来说，我尝试了不同变体的adapthisteq()，这是MATLAB中可用的函数。
就像这样：
A = adapthisteq(I,'NumTiles',X,'clipLimit',0.01,'Distribution','u
浏览 4提问于2015-08-20得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
我在安卓游戏中使用libGDX；据我所知，它没有用于模糊的API。
在维基百科上阅读，似乎模糊是通过将每个像素RGB值设置为所有相邻值的平均值而形成的。在libGDX设置像素数据中，这似乎不容易实现。
所以我的问题很简单：
是否可以仅用图像来伪造(一个像样的)模糊图像？
我可以覆盖多个图像(在数字，透明度，类型)，但我能创建这样一个令人信服的模糊吗？
我很想说“不”，但也许其他人也取得了类似的成就。为了清晰起见，我想要一组1+通用图像，我可以在任何图像之上渲染，以产生类似模糊的效果。
浏览 0提问于2011-10-20得票数 9
我有一个二维点云的X和Y坐标，我想映射到一个分辨率为imageResolution的2D均匀网格上，初始分辨率为全零。我希望网格中的所有像素都覆盖在二维点云上，以包含1，以产生二进制图像。
请注意，在我的二维点云和均匀网格中都有大量的点，因此循环在这里不是一个有效的解决方案。
我看过凸包，但我的点不一定在凸集内。
我已经尝试了下面的代码，但它没有给我正确的二进制地图，因为它只将1分配给最接近点云中的点的最近网格点(见下图)：
X = points[:,0] #1D array of X coordinates
Y = points[:,1] #1D array of Y coordinates
浏览 4提问于2020-11-24得票数 0
1回答
有人能解释条件随机场和全连通条件随机场在语义分割方面的区别吗？我只了解到目前为止，对于CRF，您尝试使用两种信息来改进分段掩码：
像素强度:对于类间边缘的一个很好的猜测是像素强度。因此，我们可以对像素邻近的对象的边缘进行加权:对于接近像素的对象，它们很有可能长到同一个类。如果没有这一点，我们就会在另一个类的实例中解释对象内部的边，例如，回退.。
我的假设对吗？这是否适用于CRF或完全连接的CRF，或者两者都是？
谢谢!
浏览 8提问于2020-07-02得票数 1
1回答
因此，我有一个原始文件，即250x200px，它被读取到一个像rawFile[250][200]这样的2D数组中，每个像素(每个数组索引)充当一个节点，每个像素值表示一个海拔(例如:地形图)。用Dijkstra算法从rawFile[0][0]到rawFile[250][200]求出最短路径，距离代价是从node1到node2之差的绝对值，加上到当前访问节点的最短路径距离。每个节点可以在四个基本方向(N，E，S，W)移动，假设在各自的方向上有一个相邻的节点。我读过伪码和各种实现，它们都需要一个邻接矩阵或邻接列表，在本例中是adjMatrix[50000][50000]。但是，我很难弄清楚如何从原
浏览 0提问于2014-12-01得票数 0
回答已采纳
1回答
加权平均趋向中心
、、
我在试验一些电影评级数据。目前正在做一些基于项目和用户的混合预测。数学上，我不知道如何实现我想要的，也许答案是直截了当的权衡，但我觉得可能还有其他的选择。
我现在有4个值，我想得到的平均值是
基于predictionuser的基于项的给定项目的电影平均给定用户的全局用户平均值
在这个过程中，我还需要添加一些其他的值，比如加权相似度、体裁加权以及其他一些东西。
现在，我想把重点放在我可以得到的数据上，就像上面提到的那样，为了理解和其他任何事情一样。
这是我的理论。首先，我想对项目和基于用户的预测进行同等的加权，这将比全球平均水平有更多的权重。
不过，我觉得在我生疏的数学和一些基本的尝试中，想要想
浏览 5提问于2012-02-22得票数 1
回答已采纳
2回答
假设我有一个想要“像素化”的图像。我希望这张清晰的图像由一个网格表示，比如说，100 x 100个正方形。因此，如果原始照片是500像素X 500像素，那么每个正方形就是5像素X 5像素。因此，每个正方形将有一个颜色对应于它交换到的5pxx5px像素组…
我如何弄清楚这一种颜色，它最能代表它所覆盖的东西是什么？我是不是只取25个像素中每一个的R、G和B数并取其平均值？还是有其他我应该知道的晦涩难懂的方式？在“像素化”函数中通常使用的是什么，比如在photoshop中？
浏览 1提问于2010-10-29得票数 7
回答已采纳
4回答
这是下文的以下部分：
2) 附加问题：
在得到非零邻居的平均值之后，我还想测试邻居元素是否等于、小于或大于非零的平均值。如果它更大或等于，那么'1‘或其他'0’。
注:如果邻居位于两个或两个以上中心的半径内，则取最小中心平均值进行测试。
0 12 9
4 **9** 15
11 19 0
中间的'9‘在12，15和19个中心的半径内，所以取最小9.000，9.000，8.000=8.000的最小平均值
例如，当半径=1米或1元素时。
new_x =
0 0
浏览 6提问于2010-08-04得票数 5
回答已采纳
边缘保持平滑是如何工作的？这是一个图像过滤器，它可以模糊图像而不会弄乱边缘。
我在谷歌上搜索到的只有一些讨论数学的学术论文，远远超出了我的理解。
你能提供一些伪代码或者一个简单解释的链接吗？
浏览 0提问于2011-07-19得票数 4
回答已采纳
1回答
如何量化空间模式之间的相似性？
、、、、
问题公式
假设我有几个10000*10000网格(可以转换为10000*10000灰度图像)。我认为image和grid在下面是相同的)，在每个网格点，都有一些值(在我的例子中，是某个特定基因在那个像素位置表达的拷贝数，注意每个网格的位置是相同的)。我想要的是量化这类的两种二维空间点模式之间的相似性(即两个不同基因的空间表达模式)，并以“最相似”和“最不相似”的方式对所有基因进行排序。请注意，我关心的不是空间模式，而是我关心的表达式级别的绝对值，而是我关心的相对模式。因此，在比较相应的像素时，我可能需要使用一些相关而不是距离度量。
最简单的方法可能是直接将所有像素一起看作一个向
浏览 2提问于2021-01-27得票数 1
3回答
关于我的问题的一些细节：
我正试图在openCV中实现角点检测器(另一种算法是内置的: Canny、Harris等)。
我得到了一个矩阵，里面充满了响应值。响应值最大的是--检测到拐角的概率最大。
我有一个问题，在附近的一点，有几个角检测到(但只有一个)。我需要减少错误检测角的数量。
精确问题：
我需要用一个核遍历矩阵，计算每个内核的最大值，留下最大值，但是其他的内核值等于零。
是否有内置的openCV函数来执行此操作？
浏览 2提问于2012-05-16得票数 5
回答已采纳
cv::remap(imageA,
dst1,
map_x,
map_y,
cv::INTER_LINEAR,
cv::BORDER_CONSTANT,
cv::Scalar(0,0,0));
有人能为我解释cv::INTER_LINEAR和cv::BORDER_CONSTANT吗？除了这个，像BORDER_TRANSPARENT这样的其他选项意味着什么？请列出所有选项和解释。先谢谢你。
浏览 0提问于2014-03-13得票数 0
回答已采纳
题目总结得很好，我希望如此。我有一大批图像，我想注册。为此，我需要移动/旋转图像。到目前为止，我已经使用了scipy.ndimage.rotate和scipy.ndimage.shift来完成这项任务。然而，一些图像具有尖锐的强度特征，而高阶样条插值失败(即产生振铃制品)。低阶(0或1)样条曲线不能很好地保存图像数据。
是否存在使用sinc插值()的sinc/numpy(或其他任何原则上的包)中的构建？
我自己找了一段时间，但没有想出任何简单的解决办法，如果我错过了一些显而易见的东西，请指出正确的方向。
浏览 1提问于2014-02-15得票数 1
1回答
我已经成功地在Raspberry Pi上实现了OpenCVs自适应高斯阈值。该算法(与高斯窗口的互相关)实际上是如何工作的？ 通过阅读文档和在线搜索，我找不到任何解释函数操作的内容，只找到如何实现它(我已经这样做了) (https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html)。 值得注意的是，当存在不一致的照明时，我正在使用此过滤器来提高我在Pi上开发的条形码阅读器的可读性。
浏览 44提问于2019-01-05得票数 0
1回答
我有一个数据集，我正在分析，以找到最佳数量的集群使用k-均值。
我正在测试1..11中的集群数量，这会产生以下情节：
原始数据集有6个类，但肘形图显示弯曲实际上发生在3个集群中。出于好奇，我在地块上覆盖了一条线，从11个星系团到后面，它几乎是一条直线到6个星系团--在我看来，这表明真正的肘部在6，但它是微妙的。
因此，从视觉上看，3似乎是正确的答案，但鉴于已知的类数(6)，我画的直线表示6.
问题：
如何正确地解释这样的肘形图(特别是当你没有得到classes)?Would时，你说肘在3或6? )
浏览 0提问于2022-04-13得票数 1
2回答
我有一个灰度图像和一个二值掩码的ROI在该图像。我想在灰度图像上执行模糊操作，但只在面具的范围内。现在，我正在模糊整个图像，不只是删除遮罩外的项目，但我不希望像素以外的掩码影响我的投资回报。有没有办法做到这一点，而不构建一个自定义模糊功能？
希望有这样的事情：
import scipy
blurredImage = scipy.ndimage.filters.gaussian_filter(img, sigma = 3, weight = myMask)
@stefan：
blur = 3
invmask = np.logical_not(mask).astype(int)
masked =
浏览 0提问于2020-01-10得票数 3
回答已采纳
我阅读了维基百科的双边过滤，所有这些我都理解(我认为)。
因此，我试图理解Matlab中的实现，并从获得代码。我不明白以下几点：
function B = bfltGray(A,w,sigma_d,sigma_r)
% Pre-compute Gaussian distance weights.
[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w);
G = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_d^2));
据我所知，meshgrid函数将给我们两个矩阵，X和Y，它们将给出从-w到w ( 2w+1是内核的窗口大小)的x和y坐标的所有可能组合。但我不明白G = exp(-(X
浏览 0提问于2018-09-28得票数 0
回答已采纳
嗨!我对OpenCV和图像处理有点陌生。到目前为止，我已经尝试了一些方法，但我相信一定会有更好的方法。
1)。手动查找颜色范围(HSV)使用GColor2 2/Gimp工具/trackbar从参考图像，其中包含一个单一的水果(香蕉)的白色背景。然后，我使用inRange()、findContour()、drawContour()对参考香蕉图像和目标图像(水果盘)和matchShapes()进行了比较。
只要选择的颜色范围合适，它就能工作得很好。(见第二张图片)。但是由于这些水果没有统一的固体颜色，这种方法对我来说似乎不是一个理想的方法。我不想硬编码inRange()中的颜色
浏览 2提问于2014-07-10得票数 5
2回答
数据绑定:不规则多边形到规则网格
、、、、
我有数以千计的多边形存储在一个表格格式(给定他们的4个角坐标)，它们代表地球的小区域。此外，每个多边形都有一个数据值。该文件如下所示：
lat1, lat2, lat3, lat4, lon1, lon2, lon3, lon4, data
57.27, 57.72, 57.68, 58.1, 151.58, 152.06, 150.27, 150.72, 13.45
56.96, 57.41, 57.36, 57.79, 151.24, 151.72, 149.95, 150.39, 56.24
57.33, 57.75, 57.69, 58.1, 150.06,
浏览 0提问于2012-12-18得票数 13
回答已采纳
1回答
我在这个论坛上看到了一些与图像处理和分析相关的问题，我想我可以试试这个论坛来回答我的问题。我有一个比方说30个二维数组(为了简单起见，尽管我有一个非常大的数据集)，它们形成了30个单独的图像。这些图像中的许多具有相似的基本结构，但不同像素的强度不同。由于像素之间的这种强度变化，一些图像具有突出的模式(例如，具有局部强度像素或高强度像素的较大区域对边缘进行分类)。一些图像，也只包含随机分布的单个高强度像素，没有任何显著特征(所以基本上是噪声)。我现在正在尝试建立一个算法，它可以根据不同的因素给图像一个特定的分数，比如高强度像素的面积分数，平均标准差，这样我就可以找出具有最突出模式的图像(按照单词
浏览 0提问于2016-05-27得票数 0
2回答
我有一个细刻度光栅(比如30米)和一个粗刻度光栅(比如100米).我想使用R重采样的精细光栅，以产生一个新的，更粗的光栅在100米，其中网格完全符合我现有的100米光栅(同样的起源和分辨率)。我希望新的100米栅格中的数值能反映出所有30米光栅细胞的平均值，但每个30m细胞对100米细胞的贡献是按每个30m细胞在100米细胞内的比例加权的。在R中是否有一个函数(和包)可以用于此？
我知道GDAL的gdalwarp，但它似乎将分辨率更高的像素视为“贡献”或“不贡献”较粗像素，而不可能根据较粗像素中较细像素的百分比进行部分贡献。
另一种近似方法是使用raster包中的raster函数尽可能接近目标
浏览 3提问于2016-08-10得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
