国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

【圖像處理】從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取邊界(識別和追蹤)(Matlab代碼實(shí)現(xiàn))

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【圖像處理】從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取邊界(識別和追蹤)(Matlab代碼實(shí)現(xiàn))。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

??????個人主頁:研學(xué)社的博客?

????????歡迎來到本博客????????

??博主優(yōu)勢:??????博客內(nèi)容盡量做到思維縝密,邏輯清晰,為了方便讀者。

??座右銘:行百里者,半于九十。

??????本文目錄如下:??????

目錄

??1 概述

??2 運(yùn)行結(jié)果

??3?參考文獻(xiàn)

??4 Matlab代碼、數(shù)據(jù)、文章講解


??1 概述

從建筑的點(diǎn)集中生成直線建筑輪廓通常分為三個步驟。首先確定構(gòu)成建筑輪廓的邊界。然后從邊緣開始跟蹤一系列點(diǎn)來定義建筑邊界。最后,從點(diǎn)的序列中生成線條,并進(jìn)行調(diào)整以形成規(guī)則的建筑輪廓。現(xiàn)有的解決方案在以下一種或多種情況下存在缺陷:沿凹形狀識別細(xì)節(jié),單獨(dú)識別形狀內(nèi)的“洞”,適當(dāng)?shù)倪吔绺?,以及沿正則化建筑輪廓保存詳細(xì)信息。本文針對這三個步驟提出了新的解決方案。通過使用輸入數(shù)據(jù)中的最大點(diǎn)對點(diǎn)距離,識別步驟的解決方案正確地檢測任何類型形狀的邊界邊緣,并單獨(dú)識別形狀內(nèi)部的孔(如果有的話)。所提出的跟蹤算法將邊界邊劃分為段,準(zhǔn)確獲取每個段的點(diǎn)序列,并在必要時(shí)將它們合并,以生成每個形狀的單一邊界。正則化步驟提出了一種改進(jìn)的角線提取算法,并根據(jù)自動確定的建筑物主方向?qū)μ崛〉木€進(jìn)行調(diào)整。為了評價(jià)其性能,還提出了一種將提取的建筑輪廓線與參考輪廓線進(jìn)行角對應(yīng)的評價(jià)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,即使在低密度輸入數(shù)據(jù)中,所提出的解決方案也能保持建筑邊界的細(xì)節(jié),并提供較高的基于像素的完整性和幾何精度。


1) 從輸入點(diǎn)集中分別提取(識別和跟蹤)外部邊界和內(nèi)部邊界,

2) 處理任何類型的輸入點(diǎn)集,

3) 從大型和/或密集點(diǎn)集的每個子集中單獨(dú)提取邊界。可以分割原始輸入點(diǎn)集(用戶定義如何分割),然后可以從組合的子集邊界中提?。▋?nèi)部和外部)邊界。這大大降低了大型和/或密集點(diǎn)集的計(jì)算成本。

這些算法還能夠在單個輸入數(shù)據(jù)集中為多個對象提取多個邊界。在這種情況下,兩個對象之間的距離應(yīng)至少是輸入點(diǎn)云中最大點(diǎn)對點(diǎn)距離的 2 倍。

詳細(xì)文章見第4部分。

??2 運(yùn)行結(jié)果

點(diǎn)云 識別,圖像處理(Matlab代碼及講解),圖像處理,人工智能

部分代碼:

function [bndry bndryin] = delaunay_boundary02_fig(X,Fd,Plns)

[bndry E Ne] = find_delaunay_boundary03(X,Fd);
%Fd = Fd-0.2;

aThresh = 22.5/2; %standard 45 degree
dFd = 2*Fd;
msd = dFd*dFd;
msd1 = Fd*Fd;

(Ner(j,k) > 1 || Ner(k,j) > 1)) ||...
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (chk2(1,1) == 0 && chk2(2,1) == 0 && (Ner(j,k) > 0 || Ner(k,j) > 0)))%if (j,k) is from the same plane j,k should not be the consecutive points along plane boundary
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if j < k
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Ner(j,k) = Ner(j,k)-1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Q = [Q; [j k chk2(2,1)]]; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? else
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Ner(k,j) = Ner(k,j)-1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Q = [Q; [k j chk2(2,1)]];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %plot([X(j,1) X(k,1)], [X(j,2) X(k,2)],'-b'); hold on;?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if Ner(j,k) == 0 && Ner(k,j) == 0
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? here = 1;
her vertics with edge (i,j)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? for v = 1:size(vs,2)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? here = 1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? k = vs(1,v); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %for edge (i,k)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %check if (i,k) is already in Q
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? chk2 = checkEdgeInGaps03(X,i,k,Plns); %check if the edge (i,k) is within a gap in between two planes
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %if chk2 == 1
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fik = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if size(Q,1)>0
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if sum(Q(:,1) == i & Q(:,2) == k) == 1 || sum(Q(:,1) == k & Q(:,2) == i) == 1
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %it is alreday inlcuded into a previous
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %iteration, so do not add it anymore
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %Er(i,k) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %Er(k,i) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %Ner(i,k) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %Ner(k,i) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %plot([X(i,1) X(k,1)], [X(i,2) X(k,2)],'-m'); hold on;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fik = 1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if fik == 0 && (Ner(i,k) == 2 || Ner(k,i) == 2) %&& (chk2(1,1) == 1 ||...
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %(chk2(1,1) == 0 && chk2(2,1) == 1 && (Ner(i,k) > 1 || Ner(k,i) > 1)) ||...

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [mn id] = min(dks);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? k = k(1,id);

? ? ? ? end

? ? ? ? else
? ? ? ? ? ? Q = [];
? ? ? ? ? ? Qactive = [];
? ? ? ? end
? ? ? ? B = [];
? ? ? ? while size(Q,1)>0
? ? ? ? ? ? found = 0;
? ? ? ? ? ? for qc = 1:size(Q,1)
? ? ? ? ? ? ? ? q = Q(qc,1);%struct number
? ? ? ? ? ? ? ? if Qactive(qc,1) == 1%if this sturct is not marked inactive
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? found = 1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? if found == 0
? ? ? ? ? ? ? ? Q = [];
? ? ? ? ? ? ? ? Qactive = [];
? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? e = S{q}.f1;%starting edge
? ? ? ? ? ? pv = e(1,1);%previous and current vertices
? ? ? ? ? ? cv = e(1,2);
? ? ? ? ? ? plot([X(pv,1) X(cv,1)], [X(pv,2) X(cv,2)],'-g', 'linewidth', 2); hold on;
? ? ? ? ? ? PVs = pv;%previous vertics, which are left column of S{q}.f1
? ? ? ? ? ? %explore the current struct
? ? ? ? ? ? while(1)
? ? ? ? ? ? ? ? vs = find(Er(cv,:) == 1); %all vertices that are connected to cv
? ? ? ? ? ? ? ? %find all vertices, other than pv, which are along boundary (remove non
? ? ? ? ? ? ? ? %boundary vertices
? ? ? ? ? ? ? ? bv = [];
? ? ? ? ? ? ? ? if cv == 1628 || cv == 156
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? here = 1;
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? for m = 1:size(vs,2)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? k = vs(1,m);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if fv > 0
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if fv > 0% a new edge is found
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? count = count+1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? S{count} = s;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? El = [El;[i j count 1]];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? chkV(i,j) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? chkV(j,i) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? is = i;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? js = j;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Q = [Q;count];%queue for structs to explore
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Qactive = [Qactive; 1];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? elseif size(bv,1) == 1
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %only 1 option, so go forward tracking boundary
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? k = bv(1,1);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? chkV(cv,k) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? chkV(k,cv) = 0;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? S{q}.f1 = [S{q}.f1; [cv k]];%update edge list for S{q}
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? S{q}.f2 = [S{q}.f2; k];%update vertices list for S{q}
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? El = [El; [cv k q size(S{q}.f1,1)]];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pv = cv;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cv = k;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? plot([X(pv,1) X(cv,1)], [X(pv,2) X(cv,2)],'-m', 'linewidth', 2); hold on;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if cv == 2935
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? here = 1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? PVs = [PVs;pv]; ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if sum(PVs == cv)==1 %current vertext has already been visited in an earlier iteration, possibly a loop, so break
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %self-loop! Update B
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? loopid = find(PVs == cv);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? B = [B; [q size(S{q}.f1,1) q loopid]];%record the boundary
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? S{q}.f3 = [S{q}.f3; q];%update child list (a previuos paranet becomes a child, so a loop)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %{
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Vi(end,1) = k;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Vc = [Vc; pv];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if k == fv % aboundary is found
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Vi = [];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Vc = [Vc; fv];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? count = count + 1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Vb{count,1} = Vc;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Vc = [];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %} ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? else%more than one option, generate new structs to explore latter
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? for l = 1:size(bv,1)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? k = bv(l,1);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? chkV(cv,k) = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? chkV(k,cv) = 0;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? count = count+1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %create a new struct and set q as a parent of new, and new
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %as a child of q
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? S{count} = struct('f0', q, 'f1', [cv k], 'f2', [cv;k], 'f3', []);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? El = [El; [cv k count 1]];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? S{q}.f3 = [S{q}.f3; count];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Q = [Q; count];?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Qactive = [Qactive; 1];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? end

? ? ? ? ? ? if size(Q,1) > qc
? ? ? ? ? ? ? ? Q = Q(qc+1:end,:);
? ? ? ? ? ? ? ? Qactive = Qactive(qc+1:end,:);
? ? ? ? ? ? ? ? if sum(Qactive,1) == 0
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Q = [];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Qactive = [];
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? end

? ? ? ? ? ? if size(Q,1) <= qc || size(Q,1) == 0
? ? ? ? ? ? ? ? Q = [];
? ? ? ? ? ? ? ? Qactive = [];

? ? ? ? ? ? ? ? %look for another boundary edge, if any
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fv = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bm = (Er & chkV) & (Ner == 1);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? hasB = sum(sum(bm));
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if hasB > 0
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? for i = is:nP
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? for j = js:nP
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if i < j && bm(i,j)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? s = struct('f0', [], 'f1', [i j], 'f2', [i;j], 'f3', []);%f0: parent struct, f1: edges, f2: vertices list, f3: children structs
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fv = i;%first vertex
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cv = j;%current vertex
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pv = i;%previous vertex

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %show
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %plot(X(fv,1), X(fv,2), 'og'); hold on;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %plot(X(pv,1), X(pv,2), 'sy'); hold on;
? ? ? ? ? ? while(cur_num ~= first_num)%if they are different
? ? ? ? ? ? ? ? %then backtrach the edges and nodes
? ? ? ? ? ? ? ? cur_num = S{last_num}.f0; %take parents
? ? ? ? ? ? ? ? if size(cur_num,1) == 0 || sum(sids1 == cur_num) == 1
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %the first sturcture was visited in previous iteration and it does not have a parent (cur_num is empty),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % or cur_num is alreday a visited strcuture, so break the loop
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? found = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? if cur_num == first_num%loop found, so break the loop
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? joints = [joints; size(bids1,1)];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bids1 = [[S{first_num}.f1(first_num_edges:end,:) S{first_num}.f2(first_num_edges:end-1,:)]; bids1];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? sids1 = [sids1;first_num];
? ? ? ? ? ? ? ? else
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? joints = [joints; size(bids1,1)];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bids1 = [[S{cur_num}.f1 S{cur_num}.f2(1:end-1,:)]; bids1];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? sids1 = [sids1;cur_num];
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? last_num = cur_num;
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? end

? ? ? ? ? ? %check joints if they confirm a loop
? ? ? ? ? ? if found == 1
? ? ? ? ? ? ? ? fJoint = 1;
? ? ? ? ? ? ? ? for j = 1:size(joints,1)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? jid = joints(j,1);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if bids1(jid,2) ~= bids1(jid+1,1)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fJoint = 0;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? ? ? if cur_num == first_num && fJoint == 1 && bids1(1,1) == bids1(end,2)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bcount = bcount + 1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bids{bcount} = bids1;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? sids{bcount} = sids1;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? plot(X(bids1(:,1),1),X(bids1(:,1),2),'-c', 'linewidth', 2); hold on;
? ? ? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? end
? ? ? ? end%if bigWholeFound == 1?
? ? end
? ? bndryin{bn} = bids;
end

end

??3?參考文獻(xiàn)

部分理論來源于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除。

[1]M. Awrangjeb, "Using point cloud data to identify,trace, and regularize the outlines of buildings" International Journal of Remote Sensing, Volume 37, Issue 3, February 2016, pages 551-579;文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-630106.html

??4 Matlab代碼、數(shù)據(jù)、文章講解

到了這里,關(guān)于【圖像處理】從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取邊界(識別和追蹤)(Matlab代碼實(shí)現(xiàn))的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 圖像處理技術(shù):數(shù)字圖像分割 ------ 圖像分割、邊界分割(邊緣檢測)、區(qū)域分割

    圖像處理技術(shù):數(shù)字圖像分割 ------ 圖像分割、邊界分割(邊緣檢測)、區(qū)域分割

    是指根據(jù)灰度、彩色、空間紋理、幾何形狀等特征把圖像劃分 成若干個互不相交的區(qū)域,使得這些特征在同一區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)出一致 性或相似性,而在不同區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的不同 分割出來的區(qū)域應(yīng)該同時(shí)滿足: ?(1)分割出來的圖像區(qū)域的均勻性和連通性。 ??均勻性是指該

    2024年02月04日
    瀏覽(33)
  • 二維圖像處理到三維點(diǎn)云處理

    下面是opencv和pcl的特點(diǎn)、區(qū)別和聯(lián)系的詳細(xì)對比表格。 特點(diǎn)/區(qū)別/聯(lián)系 OpenCV PCL 英文全稱 Open Source Computer Vision Library Point Cloud Library 語言 C++、Python、Java C++ 功能 圖像處理(圖像處理和分析、特征提取和描述、圖像識別和分類、目標(biāo)檢測和跟蹤等)、計(jì)算機(jī)視覺 點(diǎn)云處理(點(diǎn)云處

    2024年02月05日
    瀏覽(22)
  • (數(shù)字圖像處理MATLAB+Python)第十章圖像分割-第一、二節(jié):閾值分割和邊界分割

    (數(shù)字圖像處理MATLAB+Python)第十章圖像分割-第一、二節(jié):閾值分割和邊界分割

    圖像分割 :在對圖像的研究和應(yīng)用中,人們往往僅對圖像中的某些目標(biāo)感興趣,這些目標(biāo)通常對應(yīng)圖像中具有特定性質(zhì)的區(qū)域。圖像分割是指把一幅圖像分成不同的具有特定性質(zhì)區(qū)域的圖像處理技術(shù),將這些區(qū)域分離提取出來,以便進(jìn)一步提取特征和理解 圖像分割方法多種

    2024年02月16日
    瀏覽(99)
  • 自學(xué)SLAM(6)相機(jī)與圖像實(shí)踐:OpenCV處理圖像與圖像拼接(點(diǎn)云)

    自學(xué)SLAM(6)相機(jī)與圖像實(shí)踐:OpenCV處理圖像與圖像拼接(點(diǎn)云)

    如果寫過SLAM14講第一次的作業(yè),或者看過我之前的運(yùn)行ORB_SLAM2教程應(yīng)該都安裝過OpenCV了,如果沒有安裝,沒關(guān)系,可以看我之前的博客,里面有如何安裝OpenCV。 鏈接: 運(yùn)行ORB-SLAM2(含OpenCV的安裝) 讓我們先來看一段代碼,學(xué)習(xí)一下OpenCV的函數(shù)調(diào)用。 改代碼中,演示了如下幾

    2024年02月06日
    瀏覽(20)
  • (數(shù)字圖像處理MATLAB+Python)第十一章圖像描述與分析-第五、六節(jié):邊界描述和矩描述

    (數(shù)字圖像處理MATLAB+Python)第十一章圖像描述與分析-第五、六節(jié):邊界描述和矩描述

    A:概述 邊界鏈碼 :是一種用于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的技術(shù),主要用于 描述二進(jìn)制圖像中物體的輪 廓。邊界鏈碼通過將輪廓轉(zhuǎn)化為一系列有序的連續(xù)像素點(diǎn)來表示。邊界鏈碼的基本思想是 從圖像中選擇一個起始點(diǎn),然后按照一定的順序遍歷相鄰像素,將它們連接起來

    2024年02月10日
    瀏覽(94)
  • 【圖像處理】SIFT角點(diǎn)特征提取原理

    ????????提起在OpenCV中的特征點(diǎn)提取,可以列出Harris,可以使用SIFT算法或SURF算法來檢測圖像中的角特征點(diǎn)。本篇圍繞sift的特征點(diǎn)提取,只是管中窺豹,而更多的特征點(diǎn)算法有: Harris Stephens / Shi–Tomasi 角點(diǎn)檢測算法 F?rstner角點(diǎn)檢測器; 多尺度 Harris 算子 水平曲線曲率法

    2024年02月07日
    瀏覽(29)
  • 計(jì)算機(jī)圖像處理—HOG 特征提取算法

    計(jì)算機(jī)圖像處理—HOG 特征提取算法

    1. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 本實(shí)驗(yàn)將學(xué)習(xí)HOG 特征提取算法。 2. 實(shí)驗(yàn)要點(diǎn) HOG 算法 HOG 算法有效的原因 創(chuàng)建 HOG 描述符 HOG 描述符中的元素?cái)?shù)量 可視化 HOG 描述符 理解直方圖 3. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 Python 3.6.6 numpy matplotlib cv2 copy 簡介 正如在 ORB 算法中看到的,我們可以使用圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配,以檢

    2024年02月09日
    瀏覽(33)
  • Python 基于 OpenCV 視覺圖像處理實(shí)戰(zhàn) 之 OpenCV 視頻圖像處理基礎(chǔ)操作 之 視頻捕獲/存儲/提取/合成/合并

    目錄 Python 基于 OpenCV 視覺圖像處理實(shí)戰(zhàn) 之 OpenCV 視頻圖像處理基礎(chǔ)操作 之 視頻捕獲/存儲/提取/合成/合并 一、簡單介紹 二、視頻處理流程和原理 三、視頻的捕獲和存儲 四、提取視頻中的某些幀 五、將圖片合成為視頻 六、多個視頻合并 Python是一種跨平臺的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)

    2024年04月10日
    瀏覽(164)
  • 【圖像處理】CCL算法--二值圖的連通域提取

    https://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling 目錄 一、說明 二、連通性是拓?fù)淠P?2.1 拓?fù)溥B通定義 2.2 道路連通

    2024年02月05日
    瀏覽(20)
  • YOLOv5圖像和視頻對象生成邊界框的目標(biāo)檢測實(shí)踐(GPU版本PyTorch錯誤處理)

    YOLOv5圖像和視頻對象生成邊界框的目標(biāo)檢測實(shí)踐(GPU版本PyTorch錯誤處理)

    識別圖像和視頻里面的對象,在計(jì)算機(jī)視覺中是一個很重要的應(yīng)用,比如無人駕駛,這個就需要實(shí)時(shí)的檢測到周邊環(huán)境的各種對象,并及時(shí)做出處理。目標(biāo)檢測在以往的文章中有重點(diǎn)講解過幾種,其中 Faster R-CNN的源碼解讀,本人做了一個系列 ,有興趣的可以查閱: MXNet的F

    2024年02月11日
    瀏覽(21)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包