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(6644)
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沙龙
1
回答
求
轮廓
内
图像
的
平均
像素
强度
值
、
、
、
、
我在一张图片中找到了一个特殊
的
轮廓
。我已经创建了一个蒙版,除了
轮廓
的
边界点外,整个
图像
都是黑色
的
。
轮廓
已经被完美地绘制出来了。单击所创建
轮廓
的
图片
的
。现在我想转到我
的
原始
图像
,并获得原始
图像
轮廓
内
所有点
的
平均
像素
强度
值
。当我使用cv.mea
浏览 87
提问于2019-10-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何实时求出OpenCV等高线
的
平均
强度
、
、
、
、
我有一个大约50到100个小
轮廓
的
图像
。我希望在真实时间2中找到每个等高线
的
平均
intensity1。我能想到
的
一些方法是 为每个等高线绘制填充选项;在原始
图像
上使用每幅
图像
作为掩码,从而找到
平均
值。但我认为这种方法乍一看不会是实时
的
。研究了用填充选项实现OpenCV函数
的
drawContour函数,并以相同
的
方式访问
轮廓
包围
的
像素<
浏览 3
提问于2013-07-30
得票数 12
回答已采纳
1
回答
对数正态曲线拟合方程
、
、
、
我遇到了一个很奇怪
的
问题。对你们中
的
很多人来说这可能很傻。但我急需一条出路。我正在用MATLAB分析一组高速
图像
.感兴趣
的
图像
()是
平均
3000幅
图像
(背景减去)。如图所示,我正在读取列上
的
像素
强度
/
值
。由于这是激光束,远离墙
的
形状或光束
轮廓
具有高斯分布
的
形状。当我接近墙壁(
图像
右边最亮
的
部分)时,由
浏览 6
提问于2022-09-03
得票数 -1
1
回答
实现
图像
等值线绘制
的
基本思路
、
、
、
我一直在使用matplotlib.pyplot.contour绘制
图像
的
轮廓
,我想知道如何实现
轮廓
绘制,但我发现pyplot.contour
的
代码对我来说很难理解。我
的
想法是,对于灰度
图像
,每个
像素
都有一个
强度
值
,为了绘制它
的
轮廓
,我可能会选择一组
强度
值
,比如将范围划分为10段[min-intensity-value, val0, val1,..
浏览 2
提问于2013-06-30
得票数 0
1
回答
用Matlab计算黑白
图像
的
平均
强度
值
我有一张黑白
图像
。我必须计算
图像
的
平均
强度
。为此,我必须存储该
图像
所有
像素
的
单独
强度
值
,然后计算
平均
强度
。在这个计算中,我必须只计算非零
像素
的
强度
值
(全黑
像素
,即计算中不应考虑
强度
值
为零)。
浏览 3
提问于2015-10-19
得票数 0
1
回答
指定超
像素
中每个
像素
的
值
。
、
、
、
我可以为
图像
和它们
的
属性指定超
像素
。L = superpixels(A, 200);我知道每个超
像素
的
平均
强度
值
可指定如下:问题是如何能够指定一个超
像素
内
所有
像素
的
值
?
浏览 1
提问于2019-02-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在OpenCV中使用Tesseract在复杂背景中检测文本
、
、
我想在OpenCV中使用Tesseract来检测复杂背景中
的
文本。我该如何着手这项任务呢?
浏览 1
提问于2016-08-05
得票数 1
1
回答
调整
图像
大小更改数组
的
总和
、
、
、
、
我想调整
图像
的
大小,以适合
的
格式,以一个更小
的
维度。例如,我想将我
的
100x100
像素
图像
调整为58x58
像素
图像
。数组
的
值
是
强度
值
或通量值。我希望
图像
的
总
强度
在变换后保持不变。我
的
总价值减少取决于我放大或缩小
的
因素。到目前为止,我已经在下面展示了我尝试
的
代
浏览 1
提问于2016-12-06
得票数 3
回答已采纳
1
回答
图像
CNN
的
批量归一化-为什么不使用整个批次
的
平均
值?
问题如果每个特性都是独立
的
,则需要使用每个特性。然而,对于CNN来说,RGB通道具有8位颜色
的
图像
的
特征(
像素
)是相关
的
。如果R通道中有256个
像素
在
图像
中,255个
像素
i和255个
像素
j都是白色
的
,这意味着相同
的
强度</
浏览 0
提问于2020-12-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
极化
图像
--如何求出每个RGB
值
的
平均
值
、
、
对于
图像
处理
的
练习,我必须编写一个程序,将各种效果应用于
图像
。其中一个效果是灰度,即
求
RGB
值
((red+green+blue)/3)
的
平均
值。然而,要对
图像
进行极化,我需要首先找到每个单独分量
的
平均
值(即所有红色
值
/红色
像素
的
数量)。然后循环遍历行和列(使用一个用于
像素
、红
值
、绿
值
和蓝<e
浏览 3
提问于2015-03-22
得票数 0
2
回答
如何用C语言获取
图像
中每个
像素
的
强度
?
、
又名如何将bmp
图像
转换为其每个
像素
的
强度
值
的
2D矩阵?
浏览 2
提问于2015-11-19
得票数 0
1
回答
明亮物体周围
的
轮廓
拟合
、
、
、
我有一个带有白色箭头
的
图像
和一个这样
的
箭头
的
轮廓
1。请看这里: ? 现在我想旋转和平移这个
轮廓
,使其尽可能地拟合。在这种特定情况下,目标是拟合底部箭头周围
的
蓝色
轮廓
。我目前
的
方法是选择一个(x,y)坐标的光栅。在每个坐标上,我将
轮廓
旋转360个方向,每次测量包含在该
轮廓
中
的
像素
值
的
总和。然后选择具有最高
值
<
浏览 20
提问于2020-07-13
得票数 2
3
回答
查找
轮廓
的
边缘
强度
/大小以查找和排除模糊对象
、
、
、
、
我希望使用python为灰度
图像
中
的
每个对象找到一个边缘
强度
值
。我是通过阈值检测对象,以创建一个二
值
图像
,然后opencv findContours给我
的
边缘。我在每幅
图像
中检测到
的
一些对象是模糊
的
,我想根据
轮廓
的
边缘梯度
的
大小来排除它们(关于焦点对象和模糊对象
的
示例,请参阅下面的
图像
)。如何处理每个
轮廓
<em
浏览 0
提问于2019-08-28
得票数 3
回答已采纳
1
回答
使用Ruby检测上传
的
图像
是否“轻”
、
、
、
有没有人知道是否可以用Ruby来检测上传图片
的
“亮度”?我需要为那些太亮
的
图像
添加边框,这样它们就不会渗入到亮背景中。
浏览 0
提问于2011-10-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Matlab中沿直线段
的
像素
强度
值
、
、
考虑使用Matlab imagesc()轴显示
的
图像
,比如10x10
像素
,其中每个
像素
在0255中有一个
强度
值
。 使用
图像
分析工具包中
的
imline()方法,我想检索用户交互定义
的
直线上
的
像素
强度
值
。俗称“线条
轮廓
”。这里
的
重要区别是,一条与X或Y轴平行
的
线是不够
的
。用户必须以交互方式绘制这条
浏览 1
提问于2016-03-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何用OpenCV拉直曲线?
、
、
我有一个带有曲线
的
图像
,像这样: ? 我找不到一种使用OpenCV拉直曲线
的
技术。它类似于这篇文章
的
Straightening a curved contour,但我
的
问题是关于使用opencv进行编码(在C++中更好)。 到目前为止,我只能找到曲线
的
轮廓
。 ? Ivan_codes/VideoStitcher/result/2_res.jpg", drawing);
浏览 225
提问于2019-05-24
得票数 1
1
回答
为什么这个
轮廓
检测代码不能正常工作?
、
、
我编写了一个基于第一部分
的
代码(关于
轮廓
检测)。但是,我
的
代码生成
的
图像
不像文件中显示
的
图像
。我对
图像
处理很陌生,正因为如此,我想也许有些东西我不太明白。我要写论文
的
内容,以及我是如何实现
的
,这样你就可以看到是否有任何误解。 我们建议使用局部方法来检查所选窗口n*n
内
的
光照变化。我们通常使用3*3窗口,并将
图像
划分为许多这样大小
的
重叠
浏览 1
提问于2014-07-03
得票数 4
回答已采纳
3
回答
处理
轮廓
中
的
像素
(OpenCV)?
、
、
我需要找出
轮廓
中
像素
值
的
总和(而不是面积)。OpenCV只支持矩形感兴趣区域,所以我不知道该怎么做。
浏览 0
提问于2011-11-16
得票数 12
回答已采纳
3
回答
如何从kinect深度
图像
中获得深度
强度
,因为它表示
像素
与传感器
的
距离
、
、
、
、
最近我读了一篇论文,他们使用深度
图像
提取
像素
与相机
的
深度
强度
和距离。但是,据我所知,深度
图像
中
的
每个
像素
值
代表mm范围
内
的
距离:0-65536,那么他们如何从深度
图像
中提取0到255范围
内
的
深度
强度
。kinect传感器返回uint16深度帧,其中包括每个
像素
到传感器
的
距离。它没有返回任何
强度
<
浏览 6
提问于2017-07-06
得票数 0
1
回答
使用opencv按颜色对
像素
进行分组
、
、
我有灰度
图像
,对象比背景暗,每个对象和背景在整个过程中都有相同
的
阴影。每张图片中主要有3-4组“阴影”。我想对这些
像素
进行分组,以找到大致
的
背景阴影(亮度),以便稍后提取它。 还有一个附带
的
问题:如何计算findContours.or生成
的
等高线上
的
角度,可能是等高线上
的
最小角度。
浏览 0
提问于2014-02-21
得票数 0
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