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我编写了一个使用C++的OpenCV程序，它可以检测和突出显示视频中任何对象的边缘。但是现在我不知道如何从视频中检测到的很多边缘中提取出立方体的四个角。所以我在这里找人帮忙。
这是我用来指导我的这个项目的论文的链接。您可以在下面的链接中找到本文的程序代码。它是用Python写的。(我正在使用C++，我不知道Python)
根据本文的说法，下一步是“自适应阈值的边缘分割”。但我不太明白。而且我也不知道如何提取立方体的角。
我所使用的方法的简短摘要如下。1.网络摄像头输入2.应用Laplacian滤波器3. Hough线变换。
我得到以下结果。
代码
using namespace s
浏览 0提问于2014-08-29得票数 6
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本文对全局阈值分割与自适应阈值分割的区别进行了研究。
注:假设为16位灰度图像。
全局阈值保持:定义一个像素值0-65535.扫描图像，使阈值以下的每一个值都保持黑色，否则，将其变为白色。
自适应阈值保持:为每个像素定义一个阈值保持，然后确定它是白色还是黑色。
我的问题是:对于自适应阈值保持，如何确定每个像素的阈值是多少？
编辑：
所以看这张图，N是图像中的像素数。Theta代表着谷仓。我不知道what循环条件是什么..。我不知道while循环中的内容是什么，但我知道如何计算它。
浏览 6提问于2014-05-28得票数 1
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我已经为给定的图像实现了分割，但图像可能会根据不同的颜色而不同。如果前景只包含中空圆/实心圆，我如何将背景与前景分开。我的目标是根据图像的颜色自动找到阈值。示例图像
import numpy as np
import cv2
import os
image =cv2.imread("cropped2/pnr6.jpg")
img = image.copy()
MARKER_LOWER_BOUND = ( 0, 0, 0)
MARKER_UPPER_BOUND = (255, 255, 25)
marker_seg_mask = cv2.inRange(img, MARKE
浏览 4提问于2017-02-21得票数 0
我对emgu完全陌生。我一直在为这个问题寻找解决办法，但我找不到任何解决办法。我试图使用内置的自适应阈值函数对给定的图像进行阈值化，但程序也不例外地退出。
代码：
public Image<Gray, byte> AdaptiveThreshold(Image<Bgr, byte> bmp, int windowSize)
{
Image<Gray, byte> gray = new Image<Gray, byte>(bmp.ToBitmap());
Image<Gray, byte> b
浏览 3提问于2015-01-28得票数 0
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我正在使用Tesseract ORC库从屏幕上拍摄的图像中提取文本。问题是，大多数现代相机在拍照时也会捕捉显示屏上的像素。
有没有什么方法可以像滤镜或the那样应用于位图，以便将文本“提取”为更清晰的文本，以便使用tesseract获得更好的结果？
Se示例，在处理之前：
处理后(photoshop中的阈值效果)：
浏览 0提问于2012-10-08得票数 3
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我有一个图像二值化的问题(可能一般是模糊的)，我有这个图像：
在我完成二值化之后，我得到了
如何才能更好地进行二值化？我的目标是只有黑色背景和白色字母，没有其他东西。我使用了自适应阈值二值化
cv2.adaptiveThreshold(image_gs,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY ,41,3)
我也有
kernel=np.ones(1,1)
有谁知道怎么做吗？
浏览 8提问于2015-12-15得票数 5
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我有个有点奇怪的问题。自从6个月前我开始去健身房，我每周都拍一张裸照，我想看看我在视频中是如何改变的。问题是我不是在蓝色墙前做的，而是在我的房间里做的。现在我想从它中提取出我，并从中创建一个视频。我可以用手做，但那将是一项很大的工作，也不会有一半的乐趣。有几个问题：
房间看上去很相似，但背景中的每一件事都是完全一样的。
房间里的灯光很不一样
我自己的灯光是不同的
我拍摄照片的地方几乎是一样的(我尽力了)，但不完全一样，所以每一张照片上都有几个像素不同的位置。
角度也有点不同
我希望能够从每一张照片中提取我，并自动调整照明，使它看起来尽可能相似。
我知道一个解决类似问
浏览 4提问于2012-12-25得票数 0
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我正在努力提高形象的质量。
我用emgu来做这个。
我使用这段代码来改变对比(我认为！)
Image<Bgr, byte> improveMe = new Image<Bgr, byte>(grid);
improveMe._EqualizeHist();
对于白天的图像，我得到了以下信息：
对于一张夜间图片，我得到了这样的信息：
很明显，不太好！
第一张图片很漂亮，郁郁葱葱，而第二张照片，你可以看到，可能是过度曝光。
有什么办法可以避免在晚上拍到这样糟糕的图像吗？这是因为现在图像的颜色通道变低了吗(如果这有意义的话)？在决定应用此过滤器之前，是否应
浏览 2提问于2014-03-13得票数 0
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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
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识别音乐符号的程序
、、、、
我写了一个程序来识别音乐符号(确切地说是表格)。大体上，行上有数字。在预处理(全局二值化)之后，我删除了行。我想问一下预处理的问题。我的程序在线条和数字颜色相同的地方工作得很好。但是线条通常比数字更轻巧。当我使用小阈值的二值化时，线条消失了，当我使用大阈值的二值化时，有太多的噪声和粗大的数字。
你能推荐哪种二值化(在OpenCV中)？该怎么办呢？这个问题有什么解决方案吗？
我将添加一些示例。
我的预处理是这样的：
1)读取灰度图片：
2) GLobal二进制化：
cv::threshold (例如127)
人物并不漂亮..。:(但主要问题是线条消失了。
3) cv::thr
浏览 1提问于2015-02-17得票数 1
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如何去除图像上的卷曲线
、、、
我使用tesseract ocr来识别图像上的文本。我对有卷曲线条的图像有问题。我尝试过各种方法，如阈值、高斯滤波、彩色提取等.但我不能移除它。我想删除这些行而不丢失数字。
这是使用阈值方法的图像。
我使用opencv进行图像处理，使用tesseract 4.0对文本进行重新编码
任何暗示或某种方向感都将受到极大的赞赏。提前谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-04-23得票数 2
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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):
浏览 6提问于2021-01-07得票数 0
2回答
为什么图像二值化显示的效果较差？
、、、、
请参考。
4.1节的最后一段(预处理)说，
使用threshold = (mean + std dev)和Otsu Thresholding可以得到以下结果：
。
如果没有它们，我得到以下结果，
。
因此，我有三个问题，
(1)实现二进制阈值的主要问题是什么？
(2)如果Otsu阈值确实给出了很好的效果，那么为什么本文的作者建议使用threshold = (mean + std dev)
(3)如何应用double值作为Otsu的阈值？
源代码
源代码最相关的部分如下，
private void thresholdButton
浏览 4提问于2016-10-11得票数 4
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我们(我和我的团队)希望能够跟踪一只手(主要是食指指尖)。手基本上和照片中的脸是一样的颜色，但正如你所看到的，我们得到的很多噪音也是一样的。它在手背有一个黑色的“屏幕”时工作得很好。
现在的问题是，自适应阈值仅对灰度图像有用，因此不能很好地检测手。
我试着用谷歌搜索HSV自适应阈值，但没有成功，所以我想stackoverflow有一些很好的想法。
编辑:当前HSV ->二进制阈值：
inRange(hsvx, Scalar(0, 50, 0), Scalar(20, 150, 255), bina);
浏览 2提问于2015-11-03得票数 1
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假设我有一张纸的灰度照片。每一张纸都是白色的，而文字则完全是黑色的。
不幸的是，光线并不均匀，也会发生透视阴影，纸张也可能弯曲。当然，图像上有一些小的高频噪声。
我确信，在这种情况下，应该有近乎理想的解决办法，将文本和背景分开。
那是什么呢？:)
我不认为把这样的灰度图像变成几乎完美的黑白图片是不可能的，甚至是很难的。我无法证明这一点，但我根据自己的看法来判断:我不需要任何智慧就能用眼睛认出这样的图片。他们可以是任何语言，甚至不熟悉，但我将看到什么是准确的。
那么，如何教计算机做同样的事情呢？
更新
考虑原始图像
任何全局解析都会导致人工制品(1)和不一致的文本表示(2)。
浏览 3提问于2013-06-29得票数 0
2回答
我正在使用一个使用OpenCV的项目来检测一张卡，它将被放置在一个可访问的卡上。我已经用Canny Edge成功地侦测到了它。但是，对于不同的图像，必须手动调整参数。我希望我的项目能够在没有手动调整参数的情况下处理每一张图片。我该怎么办？
浏览 5提问于2014-07-10得票数 6
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如果在第一次调用时没有行，那么是否有一种有效的方法可以保证houghline方法将返回至少一行而不再次调用该方法而具有较低的阈值？我的意思是，例如，一个自适应阈值取决于精明或轮廓图像，这是霍夫的输入？非常感谢
浏览 0提问于2015-03-05得票数 0
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我在python中使用opencv和SIFT。
从典型的例子开始，我真的很难找到场景清晰(在我看来)的对象。这似乎是一个缩放的问题，或者可能只是参数错误。
我试图在这个中找到这个，但只得到了这个。
基本上，我的工作是：
dect = cv2.xfeatures2d.SIFT_create(nOctaveLayers=5)
bf = cv2.BFMatcher(crossCheck=False)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC , 5.0)
我真的很绝望，因为有时(对于其他类似的对象标尺)它有效，有时无效，即使
浏览 3提问于2018-05-05得票数 1
我的代码得到了许多包含数字的小图像。我试图将它与我的模板进行比较，并获得正确的数据。成功了..。
original= cv2.imread('im/10.png')
sought = (254,254,254)
result = np.count_nonzero(np.all(original==sought,axis=2))
在这些情况下，您可以看到，白色数字位于图片的不同角落，没有问题，结果(白色像素的质量)是相等的，我得到的是18=18。
，
。
首先，这里的数字不是(254,254,254)。我想图像可能会更模糊。或者质量更低，我试着用：
result
浏览 1提问于2018-09-26得票数 1
我目前正在学习计算机视觉OCR。我有一个需要扫描的图像。在图像清理过程中，我遇到了一个问题。 我使用python中的opencv2来做这些事情。这是原始图像： image = cv2.imread(image_path)
cv2.imshow("imageWindow", image) ? 我想要清理上面的图像，中间的数字(64)是我想要扫描的区域。然而，这个数字也被清理了。 image[np.where((image > [0,0,105]).all(axis=2))] = [255,255,255]
cv2.imshow("imageWindow&#
浏览 31提问于2020-06-19得票数 1
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我正在尝试检测OMR表上的气泡，它看起来像这样：
我的边缘检测和轮廓显示代码是从引用的。然而，在找到实际的轮廓之前，我试图检测边缘，但不知何故无法设置正确的参数值。这是我得到的：
代码：
from imutils.perspective import four_point_transform
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2
def auto_canny(image, sigma=0.50):
# compute the
浏览 0提问于2018-03-12得票数 2
我在这里已经经历了许多类似的问题，但是它并没有给出我所需要的具体输出。我已经尝试将图像转换为黑白，但由于某些原因，有些文本不清晰，或者可以说是失真了。下面是我已经尝试过的密码..。
+(UIImage *)grayImage:(UIImage *)processedImage{
cv::Mat grayImage = [MMOpenCVHelper cvMatGrayFromAdjustedUIImage:processedImage];
cv::adaptiveThreshold(grayImage, grayImage, 255, cv::ADAP
浏览 3提问于2017-08-24得票数 0
1回答
嗨，我两天前开始使用JavaCV，
我正试图在Java和Maven下的git存储库中创建一个。
我已经检测到了我的盘子矩形，现在我试图准备一个好的图像，以供OCR阅读。
原始图像：
现在我得到了这张照片：
，
有没有办法用JavaCv把我的车牌号码变成黑色？我一点也不知道如何使用javacv函数。
在这里，我给出了产生这个结果的方法：
首先，我把这个叫做模糊
public void toB_A_W(JLabel jLabel){
Mat rgbImage = Imgcodecs.imread(original);
Mat destination
浏览 2提问于2017-03-23得票数 2
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自适应门限OpenCV IOS
、、、、
我是OpenCV库的新手，我正在尝试使用阈值进行二进制化。我有几个问题。
阈值和自适应阈值有什么区别？
如这个答案所示，计算块平均方差的好处是什么：
浏览 2提问于2017-08-26得票数 1
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我写了数据挖掘的先验算法，它在小的测试数据上工作得很好，但我在更大的数据集上运行它有问题。
我正在尝试生成经常一起购买的物品的规则。
我的小测试数据是5个交易和10个产品。
我的大型测试数据是1100万笔交易和大约2700种产品。
问题:最小支持和过滤非频繁项。假设我们对频率为60%或更高的项目感兴趣。frequency = 0.60;
当我用60%的频率计算一个小数据集的Min-support时，算法会删除所有购买次数少于3次的项目。Min-support = numberOfTransactions * frequency;
但当我试图对一个大型数据集做同样的事情时，算法会在第一次迭代后过
浏览 3提问于2013-02-14得票数 1
1回答
我正在尝试从一些图像中提取文本，然而，这些图像有一些背景，我试图“播放”与对比度和亮度，以及寻找应用阈值技术，如otsu。
你对如何改进提取有什么建议吗？我离开下面的一些部分处理，以及输入和输出，欢迎任何推荐。
输入：
输出：
处理中：
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
img = enhancer.enhance(1.62) # 1.8
enhancer2 = ImageEnhance.Contrast(img)
img = enhancer2.enhance(1.8) # 2
img = np.array(img)
thre
浏览 8提问于2022-06-20得票数 2
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似乎有大量的信息和工具可用于实现标准的多元或单变量核密度估计。然而，我目前使用的离散地理数据特别稀少，而且倾向于聚集在人口密度高的地区。
也就是说，我在地图上有一些点(经度和纬度)，我想估计给定点的概率密度，但我需要对人口密度进行某种程度的正常化。从四周看，似乎解决这类问题的适当方法是为核估计实现某种最近邻自适应带宽。然而，似乎stats.gaussian_kde不支持自适应带宽。是否有人知道我如何能够自己实现这一点，或者是否有任何可用于自适应带宽KDE的包？
浏览 8提问于2015-07-17得票数 9
学习这个，精确复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('sudoku.jpg',0)
img = cv.medianBlur(img,5)
ret,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)
th2 = cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\
cv.THRESH_BINARY,11,
浏览 3提问于2021-05-12得票数 0
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1回答
我正在python opencv的帮助下对一个文档进行图章检测和识别。检测彩色图章很容易，但当图章和文本的颜色相同时，就会出现问题。图章的边框不是一条线，而是一系列字母数字字符(示例图像的链接如下)。
浏览 17提问于2018-08-14得票数 2
2回答
我在图像上使用otsu threshold。
以下是输入的图像：
这是输出：
下面是我使用的代码：
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <math.h>
using namespace std;
u
浏览 2提问于2017-01-16得票数 2
1回答
我正在检测一个长方形，并将颜色与尿液测试条进行比较。
我怎么能检测到所有的方块？我想在下面的图片中检测到其余的方块。我试过改变亮度和对比度
这是我的代码：
MainActivity.java
...
@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
...
Bitmap img = BitmapFactory.decodeStream(in);
in.close(
浏览 5提问于2020-02-26得票数 0
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我看到了这个图表，想知道如何使用Python将正弦波转换为方波。哪个库对我有帮助？如何实现"adaptiveThreshold“和"filterSignal"？请告诉我该去哪里找？ ?
浏览 84提问于2021-09-19得票数 0
在我的空闲时间里，我正在准备面试问题，比如:实现以数字数组表示的乘法数字。显然，我不得不用像Python或Java这样的语言从头开始编写它，所以像“使用GMP”这样的回答是不可接受的(正如这里提到的：)。
对于这两个数字的大小(即数字数)的range，我应该选择
学校成绩算法
Karatsuba算法
图姆-库克
舍恩哈格-斯特拉森算法？
舍恩哈格-斯特拉森O(n log n log log n)总是一个很好的解决方案吗？维基百科提到，Sch nhage对于2^2^15到2^2^17以外的数字来说是可取的。当一个数字非常庞大(例如，10,000到40,000的十进制数)，
浏览 3提问于2015-07-18得票数 9
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我想从附加的图像中提取静脉图案。我正在尝试编写一个静脉模式识别系统。我尝试了Canny边缘检测器来获取静脉的边缘，但不知何故它们不是很清楚。任何即兴创作或其他技术都将受到极大的赞赏。作为参考，我正尝试在Ubuntu上用OpenCV编写一个C++代码。
投资回报
来源
精明
浏览 1提问于2013-12-11得票数 2
2回答
查找手部的边界区域
、、、
我有使用链接检测到的手的图像。它的手检测使用HSV颜色空间。
现在我面临一个问题:我需要获得足够的封闭区域/绘制边界线来确定手区域，然后填充封闭区域并从原始区域中减去它以移除手。
到目前为止，我已经尝试过模糊图像以减少噪声，放大图像，关闭孔洞等似乎是过量的。我尝试过轮廓，这似乎是到目前为止最好的方法。我试图得到凸壳(最大的)，在用不同的阈值测试后，我得到了以下结果。
在船体伸直的情况下，可以用拇指看到不准确的地方。它必须是弯曲的。我正在尝试找出手的位置，以便识别手所覆盖的区域。减去它，从原始图像中去掉手。这就是我想要实现的。
有没有更好的方法来解决这个问题？
非常感谢你的想法和建议。
浏览 3提问于2012-10-07得票数 1
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1回答
密切相关的排序算法，基排序和桶排序是自适应的吗？
我知道，如果要排序的数据是预先排序的，并且该算法花费最少的时间，那么排序算法就是自适应的。
然而，我无法断定基和桶排序算法是否是自适应的。
浏览 5提问于2020-08-21得票数 0
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所以我有一个很大的Numpy数组(2560x1920)。它实际上是从一张灰度图像中得到的，其中每个像素都有一个从0到1的数字，表示它的亮度。
我试图用零替换低于阈值的所有值，比如0.5。这可能是一个简单的任务，但我是一个新手，与Numpy，我已经搜索了，但仍然无法弄清楚。
这就是我尝试过的，我知道这是错误的.
for x in np.nditer(Image):
if x < .5:
x == 0
plt.imshow(Image, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()
它只是输出正常的图像，而不改变任何东西。
此外，数组看起来类似于(显然是
浏览 4提问于2015-10-29得票数 7
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我的图像有一个“光反射”，图像上的前两个零与图像的其余部分有一些不同的光。当我将它转换成二进制图像时，这部分变成了白色，我需要得到数字的确切轮廓，这会产生阻碍。现在我可以用OpenCV解决这个问题了？
原始图像
二进制版本
如果我增加阈值的值，我会丢失图像右侧的数字。我的代码：
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main ( int argc, char **argv )
{
Mat im_g
浏览 0提问于2013-06-10得票数 6
1回答
我有一张图像(我用相机捕捉到了监视器屏幕)，我想过滤背景。这张照片似乎包含闪烁和大量的背景噪音。我需要去除噪声，因为我想继续进行边缘检测。
我已经尝试了这些方法( 和)，但我仍然无法获得清晰的背景。这样做的正确方法应该是什么？谢谢。
浏览 0提问于2014-01-28得票数 0
1回答
不同背景颜色图像中签名的分割
、、、、
我试图提取图像从pan卡与在印度的身份证。尝试用OpenCV和python提取相同的内容。我已经尝试过同样的方法，使用连接组件的背景太干扰了它。 这是示例输入 ? 这是所需的输出 ? 我跟随this project作为初始起点，但由于背景中的渐变，无法正确提取相同的点。提前感谢您的时间-如果我遗漏了什么，过度强调或强调不足的特定观点，请在评论中让我知道。
浏览 20提问于2020-09-15得票数 2
我有一幅用黑白水晶填充的浅灰色背景的图像：
。
我的目标是创建一个二元掩膜，将白色水晶变成白色前景，并将黑色晶体和灰色背景合并成黑色背景。
我在python中使用opencv库。我尝试使用laplacian滤波器对图像进行锐化，用高斯滤波器对其进行平滑，最后应用OTSU阈值处理来使用以下代码创建掩码：
img = cv.imread('image_name',1)
img_OG = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
kernel1 = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]], dtyp
浏览 1提问于2020-09-01得票数 0
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我正在尝试识别验证码中的文本，这对我来说是不可能的。我使用的是python3、openCv和tesseract。
简化后的代码为：
import cv2
from pytesseract import *
img_path = "path"
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
img = cv2.c
浏览 1提问于2019-04-17得票数 1
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-编辑-仅供参考..我正在转换扫描成灰度或彩色的黑白文档。
1)第一个解决方案起作用了，它只是颠倒了黑白(黑色背景，白色文本)。这也花了近10分钟。
2)第二个答案中的JAI解决方案对我不起作用。我在这里发帖之前试过了。
有没有人使用其他免费或付费的库来很好地处理图像操作？
-原创-我正在尝试使用Java ImageIO将PNG转换为双色TIFF。有没有人有幸做到这一点？我已经把它从PNG转换成TIFF了。我不确定我是否需要转换我读入的BufferedImage (PNG)，或者在我写它的时候在TIFF上转换。我找了又找，但似乎什么也没找到？有没有人有建议去哪里找呢？
下面是代码，它将...
浏览 3提问于2008-11-20得票数 2
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我使用渐近直接从交感表达式创建图。我之所以选择这个库，是因为它提供了更多的选项，与standart交感绘图模块相比，它提供了更多的图形精细调整选项。作为后端，在choosen库中，我使用matplotlib。
我的目标是以svg字符串的形式获得结果图，以便稍后将其插入到网页中。我需要用编程的方式来做。我使用以下代码：
from spb import plot, MB
import io
from sympy import symbols, sin, cos
x = symbols("x")
# create plot
p1 = plot(
(sin(x), "
浏览 6提问于2022-11-26得票数 1
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亮度图像中的阈值
、、、、
我有一张包含照明灯的图像。首先，我裁剪我想要处理的区域，然后将其转换为二进制图像。我使用了Otsu的阈值，但是对于这个问题，它给出了一个糟糕的结果。我不得不尝试使用自适应阈值，但这种方法依赖于块大小和C参数(opencv方法)。我应该怎么做才能在这个问题上得到好的结果？
原始图像，但我裁剪了特定区域
Otsu阈值结果
浏览 0提问于2017-07-22得票数 0
我试着对一些图像进行二值化。在一些图像中，我得到了它的模式，但在一些图像中，我丢失了一些模式。我使用greythresh进行二进制化。有没有其他方法可以提高输出。
I = imread('image.jpg');
I = rgb2gray(I);
I = uint8(255*mat2gray(I));
figure,imshow(I);
I=imresize(I,[128 128]);
figure,imshow(I);
I = medfilt2(I,[5 5]);
I1 = medfilt2(I,[5 5]);
I = adapthisteq(I1,'cl
浏览 1提问于2015-06-04得票数 0
1回答
我试图用Sobel、Canny、Prewitt、Roberts等边缘检测算法从图像中检测填充的形状(主要是文本)。我使用C#作为我的编程语言。图像可以包含不同大小的文本。在应用边缘检测算法之后，我得到的结果是像这样的文本边缘。
但是我想检测文本的整体式(不管文本的大小)，就像这样
我不知道我是写了还是错了，为了我想要实现的目标。我也尝试过增加我的面具的尺寸，但它最终忽略了小尺寸的文本。我需要帮助。
浏览 1提问于2016-06-16得票数 0
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我使用OTSU确定自适应阈值，然后使用确定的阈值将图像转换为黑白。在这张经过处理的图像上，我想进一步确定每个圆圈的密度，但是我的黑白图像被过度校正，导致数据丢失。任何关于如何调整自适应阈值的建议。
im_gray = cv2.imread(img, cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(thresh, im_bw) = cv2.threshold(im_gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
img_bw = cv2.threshold(im_gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BI
浏览 3提问于2014-03-16得票数 2
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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
浏览 2提问于2014-03-13得票数 4
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