다른 사람의 생선 알을 계산하는 OpenCV 프로그램을 작성하려고합니다. 현재 업로드 된 이미지를 가져 와서 표준화, 흐림, 임계 값, 확장, 거리 변환, 임계 값을 다시 찾은 다음 윤곽을 찾습니다 (일반적인 유역 튜토리얼에서와 같이). 조명 조건이 상당히 다를 수 있으므로 문제의 적응 임계 값을 사용하더라도 알고리즘의 정확도가 크게 달라집니다. 이미지 전
다양한 thresholding 메소드의 성능을 비교하고 싶습니다. (- 오츠 방법 예) 클러스터링 기반 방법 엔트로피 기반 방법 특성 유사성 방법 국부 적응 형 임계 값 그대로, I는 다양한 임계 방법가 히스토그램 형상 기반 방법이다 발견 python opencv2가 위에서 언급 한 thresholding 메소드를 구현하는지 여부는 알지 못합니다. 안돼.
내 비트 맵 이미지 오픈 이력서 라이브러리를 사용하여 adaptiveThreshold을 적용 할,하지만 난 코드를 다음과 같이 수행하면, 그것은 빈 (전체 흰색) 이미지를 보여줍니다 빈 (흰색 가득), 내가 그것을 해결하기 위해 도와주세요지고. 초기화 후 Mat grayMat = imread(getImageUri(this, photo).getPath(),
내가 matlab에에서 다음과 같은 방법을 구현하기 위해 노력하고있어 : 최소 오류 임계 화 - J. Kittler 및 J. Illingworth 작성자 당신은 PDF를 살펴있을 수 있습니다 http://liama.ia.ac.cn/wiki/_media/projects:pal:kittler1986.pdf?id=projects%3Apal%3Areadinggro
인공 신경망을 처음 사용하지만이 질문으로 저를 도와주십시오. (MLP 및 SNN을 사용하여) 문자 인식을위한 인공 신경망을 구현하려는 경우 식별해야하는 문자 수만큼 출력 레이어에 동일한 수의 뉴런이 있어야합니다. 예를 들어 네트워크에서 대문자, 소문자 및 숫자를 식별 할 수있게하려면 출력 레이어에 26 + 26 + 10 개의 뉴런이 있어야합니다. 유니 코드
그레이 스케일 'test.png'인 png 이미지가 있습니다. 이 이미지에 적응 임계 값을 적용해야합니다. 나는 OpenCV를 사용하고있다. image = cv2.imread('test_big.png')
im = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BIN
openCV를 사용하여 iOS 용 응용 프로그램을 개발하여 모니터에서 사진을 찍고 곡선을 추출하지만 임계 값 설정 후 이미지에 밝은 영역이있는 경우 완전한 곡선을 얻지는 못하지만 일부 검은 영역 Original image processed image after thresholding original = [MAOpenCV cvMatGrayFromUIImag