#!/usr/bin/python3
# 文件名: 动态规划算法之最长公共子串
# 作者：巧若拙
# 时间：2019-01-02'''
两个字符串的最长公共子串与最长公共子序列的区别：
最长公共子串要求在原字符串中是连续的，
而子序列只需要保持相对顺序一致，并不要求连续。
'''
#穷举法：最直接的暴力穷举，需要三重循环，效率较低
def LSS_length_1(n, m):
OpenCV实战应用摘要传统计算机视觉传统特征提取方法SIFT(尺度不变特征变换)HOG方向梯度特征图SIFT和HOG的比较LBP建筑物轮廓提取介绍代码API说明车道线检测介绍代码API说明开运算与闭运算介绍代码API说明自动标注介绍代码API说明图像锐化、噪声以及滤波介绍代码API说明去除图像白边介绍代码基于Opencv的条形码区域分割介绍代码总结 摘要本篇博客主要介绍在学习工作中运用Open
一般做法如下：创建新的空白图像以添加组件循环遍历图像中每个不同的非零值为每个值创建一个掩码(为每个值指定多个blob)在掩码上运行connectedComponentsWithStats()找到对应于最大区域的非零标签创建具有最大标签的遮罩，并将值插入到遮罩位置的新图像中这里最烦人的是第5步，因为0的值通常会，但并不总是最大的分量。所以我们需要得到面积最大的非零分量。在下面是一些我认为可以实现所有
一、对于二值图，0代表黑色，255代表白色。去除小连通区域与孔洞，小连通区域用8邻域，孔洞用4邻域。函数名字为：void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst,int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode)CheckMode: 0代表去除黑区域，1代表去除白区域; NeihborMode：0代表4邻域
这个问题是我在SLAM求职宝典系列D2篇中遗留的问题，因为内容较多现在单独将其列出进行解答。本篇内容分为四个部分： 目录（1）二值图 （2）求最大连通区域的算法 （3）代码实现，以及DFS 和 BFS （4） OpenCV中连通域的求解（C++ & Python） （1）二值图 二值图像，顾名思义
上一篇OpenCV contour detection（C++实现）（一）实现了image的读取、灰度处理、高斯模糊、canny边缘检测、轮廓检测、轮廓绘制。本篇在之前基础上对检测到的轮廓进行多边形逼近（使用多边形逼近轮廓，减少表示轮廓的Point）。用conPoly变量保存多边形逼近后的轮廓vector<vector<cv::Point>> conPoly(contour
本系列专栏写作方式本系列专栏将采用首创的问答式写作形式，快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。7. 在 Python OpenCV 寻找目标区域以及边缘扩展的解决方案针对图像的特定区域进行操作，在 OpenCV 中被称作 ROI ，即目标区域或者叫做感兴趣区域，在处理图像的时候，可以先定位一个目标区域，然后再在该区域进行细节筛选，这样可以提高我们程序的速度和准确性。实现 ROI 操
Matlab绘制子图subplot使用攻略1234567分步阅读我们在sci论文的写作过程中通常遇到多个子图画在同一张图上，这篇文档将通过多个程序算例详细介绍Matlab绘制子图subplot使用攻略 工具/原料 matlab情况1：子象限中的子图 1subplot的功能：子图将当前数字划分为按行编号的矩形窗格。 每个窗格都包含一个轴对象，您可以使用轴属性来操作它们。
#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <windows.h>
#include <mat
索引目录1.连通区域标记算法2.剔除小连通区域参考 1.连通区域标记算法连接区域标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中最常用的算法之一，输入要求是一张二值（黑白）图像，属于同一连通区域的非零像素都是同一定值，算法的实质是扫描一幅图像的每个像素，由具有相同像素值的相邻像素组成像素集合一个连通区域，对于找到的每个连通区域，我们赋予其一个唯
在matlab中有对图像的连通区域进行求解的函数，即bwlabel。但是opencv里好像没有，所以这里自己实现一下，方便以后使用。 首先，我回顾一下bwlabel的参数和用法： L =bwlabel(BW,n) 返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，
1.1 连通区域概要连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域，连通区域分析是指图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在 CV 和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。例如：OCR 识别中字符分割提取（车牌识别、文本识别、字母识别等）、视觉跟踪中的运动前景目标分割与提取（星人入侵检测、遗留物体检测、基于
最近一直在实验室编写关于室内独居老人异常行为检测的代码。感觉有点吃力，在网上找了一些代码，然后看到了一个关于求最大连通域的代码，感觉不错，现在在这里讲解一下这个方法涉及到的函数，cvFindContours 该函数的作用是Finds contours in a binary image也就是在一个二值图像中查找连
matlab矩阵求解,求大神V=3*ones(1000,1);V1=ones(999,1);A=diag(V,0)+diag(V1,1)+diag(V1,-1);B=[1:1000]';X=A\B;得出X就是想求得值.matlab求复矩阵行列式没错就用det,det计算虚部,结果为复数.再问：那为啥计算完之后出现黑色字体的警告：Warning:ImaginarypartsofcomplexXand
今天，我们一起来学习图像形态学操作中两种最基本的形态学操作，即腐蚀与膨胀。一、理论数学形态学(Mathematical morphology) 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。腐蚀与膨胀主要实现以下功能：消除噪声分割
在讲Python作用域前，先来分析一下如下一个函数：def multiplier(factor):def multiplyByFactor(number):return number * factorreturn multiplyByFactor当我们执行test=multiplier(10)的时候返回的并不是一个具体值而是如下这么一个函数：.multiplyByFactor at 0x00000
# Python求面积最大连通域
## 简介
在图像处理和计算机视觉领域，面积最大连通域是指图像中的连通区域中面积最大的一个。求解面积最大连通域在很多图像处理任务中都十分常见，比如目标检测、图像分割等。
本文将介绍一种使用Python编写的方法来求解图像中的面积最大连通域。我们将使用OpenCV和scikit-image两个常用的图像处理库来实现这个功能。
## 原理
求解面积最大连通域
Python有很多种调c++的方法，有的复杂有的简单，有时使用的时候反而不知道到底该用哪一种比较好，其实没有最好的方法，只有适合不适合自己。本文从我所遇到的问题说起，然后讲述另一种比较简单的python调c++并且传参numpy矩阵的方法。该方法调用的是python自带的ctypes库，所以使用该方法不用安装或配置任何地第三方库。背景之前项目遇到一个问题，求二值图像连通区域，对于一般的图像其实很简
一、 One-Pass对应的标记算法（Label.h） 使用： unsigned char label = (unsigned char )fspace_2d(imgMask2.row,imgMask2.col,sizeof(unsigned char)); std::vector shapecenterpoint; int ll = Label::CutAndLable(pTemp,la
## Python OpenCV 找连通区域最大外接矩形
### 引言
在图像处理中，我们经常需要找到图像中的连通区域，并获取这些连通区域的相关信息。其中一个常见的需求是找到连通区域中的最大外接矩形。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来实现这一功能，并给出相应的代码示例。
### 步骤
#### 1. 导入所需库
首先，我们需要导入所需的库。在本例中，我们主要使用OpenCV和M
