下面的图片显示了一个房子块的航拍照片(重新定位的最长的侧面垂直),以及同一图像受到自适应阈值和高斯的差异。
房子的屋顶图案在AdThresh图像上是显而易见的(对人类来说):这是一个连接一些明显的点的问题。在样本图像中,找到下面的蓝色框-
我已经成功地实现了HoughLinesP()和findContours(),但是没有什么是明智的(可能是因为我遗漏了一些细微之处)。未能找到与蓝色框类似的任何远程内容的python脚本块如下所示:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# read in f
我有一张图片,如附图所示。有时,数字的黑色强度与它们的相邻像素没有太大的差别,我很难提取这些数字(例如,设置阈值是不有效的,因为黑色的亮度接近灰度的强度,因为反射或在图像捕获过程中不能很好地聚焦)。我喜欢在黑色和背景灰色之间做更多的区别,这样我就可以在没有太多噪声的情况下提取数字。我所做的是增加使用addWeighted函数与OpenCV函数之间的差异。color是原始的RGB图像。这对我的处理是否有意义,还是有更有效的方法?
Mat blur_img = new Mat(color.size(), color.type());
org.opencv.core.Size size = new
我最近完成了我的第一个深入学习模型,但经过测试后,我意识到它不正确地识别所有的图像为无火,尽管表明85%的准确性在训练。我非常困惑,因为我的数据集同时包含了火图像和非火图像,并将90%的数据集用于训练模型。
import glob
import numpy as np
import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split
#reads the names of the dataset images
fire_images = glob.glob('1/*.jpg')
nonfire_images =
我试着对一些图像进行二值化。在一些图像中,我得到了它的模式,但在一些图像中,我丢失了一些模式。我使用greythresh进行二进制化。有没有其他方法可以提高输出。
I = imread('image.jpg');
I = rgb2gray(I);
I = uint8(255*mat2gray(I));
figure,imshow(I);
I=imresize(I,[128 128]);
figure,imshow(I);
I = medfilt2(I,[5 5]);
I1 = medfilt2(I,[5 5]);
I = adapthisteq(I1,'cl