随笔分类 - 图像处理
摘要：更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码，可以参考，对应的图片是输出的结果： import tensorflow as tf import matp
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摘要：实验的目的：连接图像中存在断点的二值区域 原始图像如下所示： 实验原理： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 实验程序： 实验结果：
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摘要：先上代码：本文主要工给自己参考，在需要的时候直接搜索查找就行了，不想看没有实际运行例子的文档，当参考完这部分还哦未能解决问题在参考PIL的相关文档！ 程序里面使用的数据和图片都在我的github源码中，请参照mm1994uestc--》https://github.com/mm1994uestc/P
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摘要：最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部
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摘要：基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征（代码如下）： 代码前面部分为提取图像的边界信息，调用了后面的遍历函数Pixel_Search，函数实现方法见后~ 处理的图片如下： 原图：显示图像：阈值化二值分割：滤波导致的边缘问题：第一个区域提取：第二个区域提取：第三个区域提取： 后期的优化还需要进一
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