3D 포인트 쌍 (또는 인덱스 번호)으로 구성된 데이터 세트를 연결된 클러스터로 분할하는 방법이 있습니까? 즉, (a = c, b = c, a = d 또는 b = d) 공통점을 공유하거나 두 개의 쌍 (a, b, c)가 동일한 클러스터에 있어야합니다. 하나 또는 그 이상의 다른 쌍의 체인으로서, 각각은 한 쌍에서 다른 쌍으로 이전 노드와 공통점을 공유합니다
연결된 구성 요소 기능은 원본 이미지를 처리하여 처리 된 이미지를 생성합니다. 어떻게 폴더에서 원본 이미지를 삭제하고 처리 된 이미지 만 유지합니까? def run(dirname, img):
data = img.load()
width, height = img.size
output_img = Image.new("RGB", (100,
두 패스 연결 구성 알고리즘은 하나의 이미지에서 별도의 구성 요소를 감지하고 각 감지 후에는 component을 다른 이미지로 저장합니다. 모든 component을 별도의 이미지에 표시하려면 여러 개의 if 조건을 사용하고 있지만 각 구성 요소의 이미지에 많은 모양이있을 때마다이 if conditions이 증가하고 있습니다. 지금까지는 조건이 7 개 있지만
DFS 연결 구성 요소 레이블을 쓰고 있는데, 기본 아이디어는 정말 간단합니다. DFS를 네 번째 이웃 (왼쪽, 오른쪽, 위, 아래) 반복적으로 적용하는 것입니다. 문제는 0xC00000FD: Stack overflow (: 0x00000001, 0x001D2EB4)
나는 그것이 너무 깊이 간다 있기 때문에 생각, 연결된 영역이 너무 큰 경우, 말, 1
도시의 친구들을 위해 연결된 구성 요소를 찾으려고합니다. 내 데이터는 도시 속성으로 가장자리 목록입니다. 시 | SRC | DEST 휴스턴 카일 -> 베니 휴스턴 베니 -> 찰스 휴스턴 찰스 -> 데니 오마하 캐롤 -> 브라이언 등 내가 아는 pyspark의 GraphX 라이브러리의 connectedComponents 함수는 연결된 모든 구성 요소를 찾
이진 이미지가 있고 OpenCV에서 다음을 수행한다고 가정합니다. 점이 주어지면 점이 속한 연결된 구성 요소의 면적과 둘레를 측정합니다. def areaAndPerimeter(point):
...do some stuff...
return area, perimeter
각 연결된 구성 요소의 둘레와 영역을 찾기 위해 cv2.findCont
번호판에 연결된 모든 구성 요소를 찾고 싶습니다. 먼저 opencv의 연결된 구성 요소 기능을 사용하여 이진 이미지를 레이블링하지만 파란색 영역의 빨간색 영역과 숫자 10의 문자는 감지되지 않습니다. 캐릭터를 감지하기 위해 내가 할 수있는 일은 무엇인가? 번호판 샘플 :