주어진 numpy 배열 구조의 둘레를 계산하고 싶습니다. 주변과 나는 numpy 배열에서 구조의 정확한 둘레를 의미한다. 구조는 구멍을 포함 할 수 있습니다. 당신이 모든 인접한 셀을 표시 볼 수 있듯이 import numpy
a = numpy.zeros((6,6), dtype=numpy.int)
a[1:5, 1:5] = 1;a[3,3] = 0
# W
캡쳐 된 이미지의 그레이 스케일 객체를 객체 픽셀 (또는 객체 스타일 크기 조정과 같은 것) 블록을 나타내는 0 1의 행렬로 스크립팅하려고합니다. , 그러나 나는, .NET이 바람직하고, 지능이나 오픈 소스 도구를 찾고 있어요 색의 등급에 따라 [업데이트 개체를 반복 확장 및 매트릭스를 작성하여 수동 처리를 상상할 수 , 자세한 내용을 설명] 원본 이미지는
OCR 기반 iPhone 응용 프로그램에서 회색 음영 이미지를 가져 와서 흑백으로 임계 값을 지정하여 텍스트를 찾습니다 (opencv 사용). 흰색 배경에 검정색 텍스트가있는 이미지의 경우이 기능을 사용할 수 있습니다. 이미지가 검정색 바탕에 흰색 텍스트 인 경우 역 임계 값으로 자동 전환하는 문제가 있습니다. 어두운 배경에서 가벼운 텍스트인지 아니면 그
제 질문은 간단합니다. 너무 단순 할 수도 있습니다. 그러나이 프로젝트에서 다음 두 줄을 사용하여 이진 이미지를 확장했습니다. cv::dilate(c_Proj, c_Proj, Mat(), Point(), 2);
기본적으로 이진 이미지를 3x3 직사각형 구조 요소로 확장합니다. 나는 6 × 6 구조를 사용하여 하나의 반복을 수행하는 경우, 대신에 두 개의
자동 번호판 인식 응용 프로그램을 사용하고 있습니다. 내가하고있는 일은 번호판 위치를 추출하기 위해 주어진 차량 이미지에서 직사각형 물체를 찾는 것입니다. 이미지를 열어 보았는데 이미지가 아래로 이동하는 것 같습니다. 그래서 번호판을 원본 이미지 위에 놓으면 형태 판 처리로 인해 최종 이미지가 바뀌기 때문에 번호판의 절반 만 찾을 수 있습니다. 또한 제가
검색 결과를 최종 사용자에게 더욱 유용하게 만드는 데는 문제가 있습니다. 문제는 오히려 정확한 기술이나 프레임 워크를 사용하는 알고리즘과 접근법과 관련이 있습니다. 다음 스키마를 설명 할 수 있습니다 우리는 제품의 데이터베이스가 순간 : 검색의 관점에서 우리 꽤 표준 것들과 3 번째 파티 텍스트 검색을 수행 한 토큰 분석기, 실수 유형 및 동의어 처리 (전
전 이미지 처리 및 관련 분야에 새로운 입문자입니다. Morphological 작업을 위해 구조 요소 (strel)를 선택하는 방법을 파악하려고합니다. 예를 들면 : Matlab에 이진 이미지를 확대하고 싶지만 어떤 strel을 선택해야할지 모르겠습니다. 그것은 나에게 분명하지 않을 때 사용되는 것이기 때문에 실제로 어렵다고 판명되었습니다. 기본적으로 많은
평균 강도의 10 %의 정적 임계 값을 사용하여 matlab에서 이미지를 바이너리 화해야합니다. 나는 평균 강도를 mean2(Image)을 사용하여 발견하고 이것은 이미지의 하나에 15.10을 말하게합니다. 따라서 평균 임계 값은 1.51입니다. im2bw(image,level) 0에서 1 사이의 임계 값이 걸립니다.이 경우 matlab에서 내 이미지를 b