원본 이미지가 있고 일부 연결된 구성 요소에만 SIFT 기능을 사용하고 싶습니다. 것으로, This section describes how to create binary masks to define ROIs. However, any binary image can be used as a mask, provided that the binary image is
MATLAB을 사용하여 그림에서 각 값의 일치 및 동전 수를 확인하려고합니다. 일치 사진과 4 가지 다른 동전 값이있는 시작 사진이 있습니다. (5 작은 은색,이 작은 금이 큰 실버, 4 개 큰 금화) 출력 : close all;
img = (imread('C:\Users\Torstein\Jottacloud\Skole\Visu\Prosjekt\sample
내 세그먼트 작업에 그래프 컷 메서드를 적용하려고합니다. Graph_Cut_Demo에 몇 가지 예제 코드가 있습니다. 코드의 부분은 사용 된 방법은 그래프 초기화 데이터 기간 DC를 얻을 클러스터링 K-수단 보인다 img = im2double(imread([ImageDir 'cat.jpg']));
[ny,nx,nc] = size(img);
d = res
He, 어떻게 마스크로 첫 번째 Grabcut을 초기화 할 수 있습니까? 내 경우에는이 오류가 발생할 때마다 : (-215)! bgdSamples.empty() & &! initGMMs 함수에서 fgdSamples.empty(). 마스크를 사용하여 첫 번째 Grabcut 반복을 실행할 수 있습니까? Rect와 함께 첫 번째 Grabcut Iteration을
움직이는 물체를 움직이는 카메라에서 분리하여 이후에 추가 처리 알고리즘을 적용 할 수 있도록 노력하고 있습니다. 그러나 조금 갇혀있는 것 같습니다. 지금까지 OpenCV로 작업 중이며 PyrLokOpticalFlow에서 스파 스 광학 흐름을 얻고 있습니다. 내가 작업하고 있었던 일반적인 아이디어는 이미지의 배경 지점과 다르게 움직이는 특징을 찾은 후 추적/
는 좀 MATLAB code for Normalized Cut for image segmentation을 통해 갈거야, 나는이 코드는 아래에 무엇을 알아낼 수 없습니다 : % degrees and regularization
d = sum(abs(W),2);
dr = 0.5 * (d - sum(W,2));
d = d + offset * 2;
dr =
나는 간단한 컴퓨터 비전 알고리즘을 가르치려고 노력해 왔으며 일부 노이즈가있는 이미지를 가지고 있으며 어떤 신호가있는 전경에서 검은 색 배경을 분리하려고 노력하고있다. . 이제 백그라운드 RGB 채널은 약간의 노이즈가있을 수 있기 때문에 완전히 0이 아닙니다. 그러나 인간의 눈은 배경에서 전경을 쉽게 식별 할 수 있습니다. 그래서, 내가 한 것은 SLIC
이미지가 있고 가우스 혼합 모델을 사용하여 입력 이미지의 색상 분포를 추정하고 싶습니다. 어떻게 Matlab을 사용하여이를 수행 할 수 있습니까? X는 숫자 2D 매트릭스해야합니다 : X는 2D 매트릭스해야하며 myimage을 3 차원 매트릭스 때문에 myImage = imread('Jellyfish.jpg');
gmdistribution.fit(X,k
MRI 이미지가 있습니다. 입니다. 이 이미지의 256x256 크기를 5x5 오버래핑 블록으로 나누고 싶습니다. 이들 블록들 각각은 이후 웨이브 렛 변환 및 GLCM 텍스처 피쳐 추출을 위해 추가 처리 될 것이다. 이 같은 것을 . 변환 및 피쳐 추출을 위해 함수를 작성했지만 이미지의 각 블록을 액세스하지 못했습니다. MATLAB은 이미지를 블록으로 나누고