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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)
浏览 8提问于2015-12-15得票数 5
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从图像中移除网格
、、、
样本照片：(2)模糊灰度
(3)应用自适应阈值后
注意：，我希望我的算法能处理任何颜色的表格网格。
任何代码片段都将不胜感激。提前谢谢。
浏览 0提问于2018-01-28得票数 3
我需要在Simulink Desktop Real-Time toolbox上实现一个基于LMS的自适应音频消除算法。物理系统由一个记录噪声源的麦克风和另一个记录控制过程后残留噪声的麦克风组成(由Simulink控制的扬声器注入抗噪)。为了使(自适应) LMS算法正常工作，我需要能够逐个采样地工作，即在每个采样时刻，我需要使用两个麦克风的同步当前采样值来更新自适应滤波器。
浏览 0提问于2016-01-06得票数 1
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是否有合适的方法或算法像在原始图像中一样，用OpenCV串行地进行直线分割。我已经找到了行分割与深入学习，但我不想使用这一点。
浏览 5提问于2018-12-28得票数 2
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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。
浏览 1提问于2016-06-16得票数 0
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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。
我使用opencv进行图像处理，使用tesseract 4.0对文本进行重新编码
浏览 0提问于2018-04-23得票数 2
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如何从无线局域网_BSS_条目结构(由WlanGetNetworkBssList获得)中提取传输速率(实际上只需要最大值)？值wlanRateSet (WLAN_RATE_SET)似乎非常无用，因为它只指示高达54 Mbps的传输速率。它可能隐藏在802.11n网络的HT元素中(g和ac的类似元素)：61: 802.11n / HT信息
但是看看他们的结构(https://mrncciew.com/2014/10/19/cwap-ht-capabilities-ie/)，我看不出哪里可以提取兼容的传输速率，比如
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
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我最近一直在尝试创造一个自适应的学习率和动量，但没有成功。我已经成功地创建了一个工作的NN，但是我发现的问题是选择正确的学习率。这就是为什么我决定使用自适应学习率，但是，无论我在这个主题上做了多少研究，我只是不理解算法，可能是因为我是神经网络的新手。我想知道，是否任何有知识简化这些算法的动量和自适应学习率的人能够发布一个初学者可以理解的解释。我正在使用VB.net控制台应用程序对其进行编程，如果这能让您了解我是一个多么新手的话
非常感谢您的宝贵时间。
浏览 0提问于2017-03-11得票数 1
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我在寻找图像二值化的最佳自适应阈值方法。但是我对黑暗和模糊的图像有任何问题。当我使用自适应阈值方法时，我会收到以下信息这对我不好！以及：
首先，使用@Hammer的解决方案(我必须选择c通道)，第二，我可以使用自适应阈值正常。再次感谢！
浏览 8提问于2013-09-05得票数 8
我想要实现UIVisualEffectView，将模糊效果应用于视图，以显示其背后的视图。这种背景模糊的视图是嵌入在UITableViewController中的UINavigationController，它要么在iPad上的弹出窗口中显示，要么在iPhone上以全屏幕模式显示，这要归功于iOS 8自适应segues (现为Popover)。当这个视图控制器在弹出器中时，我希望背景模糊在弹出器下面的内容，而当它呈现全屏时，我希望背景模糊以前的视图控制器。
我曾试图实施
浏览 8提问于2014-06-26得票数 29
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我需要用Python实现ANFIS (自适应神经模糊推理系统)。是否要使用库或代码？
浏览 247提问于2019-05-24得票数 0
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它目前采取他们上传的图像，规范化，模糊，阈值，扩张，距离转换，阈值再次，然后找到轮廓(就像在一个典型的分水岭教程)。我遇到的问题是光照条件可能会有很大的变化，所以即使有了我的自适应阈值，算法的精度也会有很大的变化。如果图像上有一个渐变亮度，它似乎做得特别糟糕。有时物体在背景下非常明亮，有时它们几乎是相同的光度。
浏览 6提问于2014-06-18得票数 2
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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。import cv2 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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我有一个相当模糊的432x432的数独游戏图像，它不能很好地自适应阈值(取5x5像素的块大小的平均值，然后减去2)：如你所见，数字略有扭曲，其中有很多破损，一些5融合成6，6融合成8。为了修复噪声，我必须使用高斯模糊使图像更加模糊。然而，即使是相当大的高斯核和自适应阈值blockSize (21x21，减去2)也无法消除所有的破坏，并将数字融合在一起：我还尝试了在阈值处理后放大图像，这与增加blockSize的效果相似
浏览 0提问于2012-11-15得票数 17
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我尝试过的方法:局部直方图均衡(11x11邻域)+自适应阈值二值化+形态学细化(使用Erode+Dilate+Substract，即所谓的白顶帽)。我尝试了一种不同的方法，局部直方图+维纳滤波+自适应阈值二值化+骨架。结果是不同的，一些是完美的，一些是可怕的背景噪音和数十亿错误的连接。我还尝试在采取任何行动之前应用高斯或中值模糊。在指纹的边界上，似乎有数百万的错误连接，算法倾向于在指纹周围绘制边界。但我仍然认为这是一个很好的结果，但也需要一些建议来克服这种边界效应。另一方面，如您所见，图2是一个可怕的部分。它仍然是相同的<
浏览 2提问于2013-12-09得票数 0
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在这里，它描述了自适应辛普森求积规则，该规则只输入边界和误差公差，并在误差公差的精度内输出近似积分。然而，这本书继续描述了一种使用辛普森规则的二重积分方法，但没有描述二重积分的算法自适应辛普森求积规则。有人知道二重积分的自适应辛普森规则的伪算法吗？sum+=4*(x) sum+=2*f(x) end for这里是单积分的自适应辛普森求积的
浏览 6提问于2019-12-22得票数 0
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所以，我需要一个简单的自适应阈值滤波器，就像那些教程中的一个，用来计算每个像素周围区域的亮度。
浏览 4提问于2012-05-21得票数 1
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