threshold

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필자는 텍스트 파일을 읽고 텍스트 파일 내의 각 좌표에 대한 좌표 정보와 강도 값을 사용하여 컬러 맵을 생성하는 R 함수를 작성했습니다. 이제 특정 임계 값 이하의 강도 값이 억제되거나 임계 값보다 높은 강도가 정의 된 색상 구성표에 표시되도록 강도에 특정 임계 값을 적용하려고합니다. 기본적으로 이미지의 밝은 영역을 고휘도로 표현하고 싶습니다. 이 문맥에는

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다양한 Thresholding 메소드 Python에서의 구현 Opecv2

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.

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OpenCV findContours : 강건하게 만들기

이미지에서 노이즈가 많은 데이터 및/또는 주 가장자리/그라디언트로 인해 윤곽선이 닫히지 않을 수도있는 findContours를 강력하게 만드는 방법은 무엇입니까? 이 같은 역치 그림에 그것을 사용하는 경우 이 알고리즘은 아주 잘 실행 : 나는 다음과 같은 문제로 실행 해요 첫 번째 경우 (폐쇄되지 않음)에 대한 을하지만 때 걸릴 자세히 사진을, 다음에는 닫

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얼굴 인식 중에 matlab에 설정된 트레이닝의 각 이미지에 대해 eigenfaces 또는 pca 알고리즘에서 임계 값을 계산하는 방법은 무엇입니까?

고유 얼굴을 사용하여 얼굴 인식을위한 matlab 코드를 작성했습니다. 정규화 된 이미지, 평균 이미지, 고유 한 얼굴을 얻었으며, 최소 및 최대 eucledian 거리를 계산했습니다. 이제 얼굴을 인식하기 위해 임계점과 eucledian 거리를 비교해야합니다. 각 얼굴 이미지에 대해 임계 값은 어떻게 계산됩니까? 다음 단계는 무엇입니까? %show the

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opencv에서 여러 범위 사이의 임계 값을 설정하는 방법

opencv를 처음 사용하고 windows7U (64 비트)에서 opencv2.4.5를 VS10C++과 함께 사용하고 있습니다. 내 프로젝트는 범위 140에서 160 사이의 임계 값 처리 후 이미지를 표시하는 것입니다. 그러나 마지막 줄에서 전화를 겁니다. 아래 코드는 내 코드입니다. int main(int argc, char* argv[]) {

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임계 값과 일치하는 ORB 기능

내 프로젝트는 Android 기반 허브 테스트입니다. 나는 ORB를 사용하여 키포인트, 기능 및 기능 일치를 얻습니다. I 알고리즘이 사용하고자 : I는, 1-2, 1-3, 1-4, 2-3, 3,4 image1을 위해 image1에 4 참조 화상을 사용하고, 그 기능과 일치 을 . 그런 다음 데이터베이스에 대한 최소 및 최대 거리를 임계 값으로 저장합니다.

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ggplot2 scatterplot의 수치 임계 값을 기준으로 색상 그룹을 정의하는 방법

2 개의 변수가 포함 된 데이터 세트가 있습니다. x = 이벤트 번호 & y = 진폭 분석. > 3000 인 모든 점을 하나의 색상으로 표시하고 모든 점 < 3000은 다른 색상으로 표시되는 ggplot2에 산점도를 작성하려고합니다. 필자는 모든 데이터 포인트의 색을 바꿀 수 있지만 값 임계 값을 기반으로 색 구성표를 정의하는 방법을 파악할 수는 없습니다.

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R 및 matlab을 복제하여 ROC 곡선에서 최적의 임계 값을 찾습니다.

R에 OptimalCutpoints 패키지를 사용하여 ROC 곡선에서 최적의 컷오프 지점을 찾습니다. 나는 기능 perfcurve와 MATLAB에서 동일한 작업을 수행하려고 J = sensitivity + specificity - 1 : 최적의 임계 값을 찾기위한 기준은 Youden의 인덱스를 극대화한다. 나는 perfcurve을 두 축에 대한 기본 기

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OpenCV OTSU 임계 값 제거 텍스트

이 이미지에 OTSU 임계 값을 설정하면 항상 조명 조건에 관계없이 동일한 텍스트가 지워집니다. 당신으로 : 나는이 이미지를 얻을 :이 이미지를 부여 할 때 threshold(outImg_gray(boxRoi), outImg_binarized(boxRoi), 0, 255, CV_THRESH_BINARY_INV|CV_THRESH_OTSU); : 여기 내가

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히스토그램 임계 값에서 플로팅

% OTSU THRESHOLDING % X=imread('cameraman.tif') % a=ones(256,1)*[1:256]; % c2=double(X).*(a/2+50)+(1-double(X)).*a/2; % c3=uint8(255*mat2gray(c2)); % IDX = otsu(c3,2); %-------------------------