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거리 변환 'bwdist` 출력이 완전히 검은 색입니다

bwdist과 imhmin 이미지가 완전히 검게 표시되는 이유는 무엇입니까? 작업 공간에서 두 행렬을 확인하면 값이 잘 보입니다. 이것을 확인하기 위해이 코드를 Matlab에서 실행할 수 있습니다. 예상되는 결과는 연결된 각 구성 요소의 중심이 낮은 강도를 갖는 반면 연결된 구성 요소의 가장자리는 높은 강도를 갖는 회색 음영 이미지입니다. 가장자리의 픽셀

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파이썬에서 이미지 처리의 루프 속도를 높입니다.

저는 python을 처음 사용합니다. 저는 바이너리 형식으로 카메라 입력을 변환하는 프로그램을 작성하고 있습니다. 거기에 4 초 지연이 있음을 보여줍니다. 제스처 인식을 위해 설계하고 있습니다. 따라서이 4 초 지연은 허용되지 않습니다. 누구든지 나를 도울 수 있습니까? import numpy as np import cv2,cv from PIL impo

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파이썬 : 이진 이미지 세그먼트 화

파이썬에서의 이진 이미지 세분화 을 구현하는 쉬운 방법이 있습니까? 내 2 차원 - "이미지"는 numpy 배열입니다. 사용 된 값은 1.0 및 0.0입니다. 값이 1.0 인 모든 개체의 목록이 필요합니다. 모든 검은 픽셀은 객체의 픽셀입니다. 객체에는 값이 1.0 인 많은 터치 픽셀이 포함될 수 있습니다. numpy과 scipy을 사용할 수 있습니다. 이

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윤곽에 수직 인 선 찾기

Matlab에서 이미지 세분화 작업을하고 있습니다. 해당 선과 점 집합 사이의 최대 거리를 계산하려면 점 집합에 수직 인 선을 찾아야합니다. 여기서 문제의 예 : 빨간 점 형상의 오목 부를 나타내며 그 점 형상의 곡률 알았다. 라인의 한계 인 검은 선과 녹색 점을 수동으로 찾아서 내가 원하는 결과를 표시합니다. 다음 작업은 노란색으로 강조 표시된 윤곽선과

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MATLAB에서 이진화와 같은 추가 처리를 위해 허수 값을 갖는 이미지를 사용하는 방법은 무엇입니까?

나는 동형 필터링을 적용한 회색 이미지가 있습니다. 이 필터링의 결과로 픽셀 값으로 복잡한 숫자를 갖는 이미지를 얻을 수 있습니다. 가상 이미지와 실제 이미지를 따로 볼 때 추가 처리를 위해 가상 이미지 만 필요하다는 것을 알았습니다. 그러나 추가 처리를 위해 가상 이미지를 이진화 할 수 없기 때문에 사용할 수 없습니다. 누구든지 이에 대한 해결책이나 제안

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은 pcl :: pointcloud를 2 진 이미지로 변환합니다. C++

pcl :: pointcloud의 평면 섹션을 이진 이미지로 변환하려고합니다. savePNGFile이라는 클래스를 찾았지만 내 프로그램과 잘 작동하지 않습니다. 지금까지 ROI 선택기와 강도 필터를 사용하여 원하는 포인트를 얻었습니다. void regionOfInterest(VPointCloud::Ptr cloud_in, double x1, double x

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이진화 된 동물 발자국 이미지의 잡음 제거 및 추출 방법

현재 발자국 인식 프로젝트를 사용하여 동물 신원을 연구 중입니다. 내 주요 임무는 자연 기질에서 채취 한 동물 발자국을 처리하고 발자국이 속한 동물을 확인하는 것입니다. 첫 번째 단계는 이미지를 사전 처리하고 ROI를 추출하는 것입니다. 처리 된 이미지에 많은 노이즈가 포함되어있어 여기서 문제가 발생합니다. 나는 전처리 단계를 모두 수행하여 노이즈를 줄 였

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이진 이미지에서 2 포인트 사이에 0에서 1 사이의 숫자

나는 이진 지문 이미지를 가지고 있습니다. 2 포인트 사이에 변환 1의 수를 0으로 계산하고 싶습니다. 두 점의 가치는 0입니다. 어떤 보데든지 matlab 코드를 쓸 수 있습니까? 내 사진이 여기에 있습니다 : 내 포인트는하는 수 있습니다 나. c = diff(improfile(I,x,y)); 여기서 x 및 y가 선의 종료점 좌표 벡터이다 : impr

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이진 이미지에서 고밀도 픽셀 영역 감지

배경 빼기 작업을 수행 중입니다. 전경 오브젝트와 노이즈가있는 이진 이미지를 얻습니다. 이진 이미지에서 각 객체에 대한 ROI를 얻고 싶습니다. 그리고이를 분석하여 원하는 객체인지 확인합니다. 픽셀 강도가 높은 영역 (오브젝트) 만 어떻게 분할합니까? 취득 된 화상의 한 예 :