我希望使用来自adaptiveThreshold的OpenCV函数,以便为vector<double>中的值确定适当的本地阈值。
adaptiveThreshold在中指定如下:
void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
请注意,src必须是一个源8位单通道图像(因此输入必须是CV_8UC1类型的,如果我正确理解,请纠正我的错误……)。
由于我的vect
我有一个关于如何在adaptiveThreshold中使用OpenCV中的C++函数的问题。(这里是。)
void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
在阅读之后,我非常清楚如何使用这个函数来为图像找到一个很好的阈值(在OpenVC中表示为Mat对象)。
我的情况有点不同,因为我只想将它用于vector而不是Mat。基本上,我有一个vector of double值,我
我正在尝试使用adaptiveThreshold方法对RGB图像进行二值化。我的代码如下:
public byte[] filter(byte[] buff, int width, int height) {
Mat img_rgb = new Mat(width, height, CvType.CV_8UC3);
Mat img_gray = new Mat(width, height, CvType.CV_8U);
Mat img_bin = new Mat(width, height, CvType.CV_8U);
img_rgb.put(0
我正在用visual basic语言编写一些代码,使用Emgu CV库。我需要知道如何使用函数AdaptiveThreshold
Dim inputImage As Emgu.CV.InputArray
Dim outputImage As Emgu.CV.IOutputArray
Dim maxValue As Double = 225
Dim adaptiveType As CvEnum.AdaptveThresholdType
Dim block_size As Integer = 7
Dim parameter As Double = 3
AdaptiveThreshold(inpu
for i in xrange(len(rects)):
if abs(rects[i][2])>=0 and abs(rects[i][2])<=1:
rect_size=rects[i][1]
rect_size=list(rect_size)
rect_size = np.int0(rect_size)
img_crop=cv2.getRectSubPix(Image, tuple(rect_size), rects[i][0])
grayResult=cv2.cvtColor(i
假设我们在应用OpenCv的Mat后有一个Imgproc.adaptiveThreshold
Mat srcImage = ...;
Mat binaryImage = new Mat();
Imgproc.adaptiveThreshold(srcImage, binaryImage, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
Imgproc.THRESH_BINARY, THRESHOLD_BLOCK_SIZE, 10);
当我使用binaryImage保存Highgui.imwrite时
boolean i
所以我有一堆代码,花了大约一分钟的时间运行,追踪到自适应阈值,特别是一行。任何关于如何加快这一速度的建议,或对为什么这是unavoidable?..the "mIM=medfilt2(IM,ws);“的任何解释,都是一切放缓的地方。
function bw=adaptivethreshold(IM,ws,C,tm)
%ADAPTIVETHRESHOLD An adaptive thresholding algorithm that seperates the
%foreground from the background with nonuniform illumination.
%
在我的系统中,对于一个大窗口大小(75 am )的5 MP图像来说,要完成140 ms (大约是线性操作的20倍),我希望对其进行优化。我注意到OpenCV gpu模块没有实现adaptiveThreshold的gpu版本,所以我一直在考虑自己为GPU实现该算法。
如果我在CUDA中实现了一种基于大窗口大小(50px+)和大图像(5 MP+)的自适应阈值算法,而忽略了将内存加载到GPU的开销,我还能期望有任何加速吗?
关于adaptiveThreshold的opencv.org文档:
我希望使用来自OpenCV的OpenCV函数,该函数在中定义如下:
void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
我不使用Mat作为输入,而是使用vector<double>。这应该是可能的,因为我在中读到了以下内容
当您在参考手册或OpenCV源代码中看到一个采用InputArray的函数时,这意味着您实际上可以传递Mat、Matx、vector<
我在一个安装了tesseract的对接容器中运行了一个spring引导应用程序。
在java程序中,我使用opencv对图像进行预处理,如下所示
MatOfByte mat = new MatOfByte(myByteArraySource);
Mat adaptive = new Mat();
Imgproc.adaptiveThreshold(mat, adaptive, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 13, 7);
// convert to BufferedImage
MatOfByte