本项目使用水平集的CV模型应用场景：分割图像 main.cpp#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include"levelset.h"
//打开xml文件需要加载的头文件
#include "../tinyxml/tinyxml.h"
#include "../tinyxml/tinystr.h"
#inc
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2024-04-08 10:40:21
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水平集算法原理介绍http://blog.csdn.net/github_35768306/article/details/64129197
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2021-08-19 12:39:26
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LeveSet 水平集方法主要的思想是利用三维（高维）曲面的演化来表示二维曲线的演化过程。在计算机视觉领域，利用水平集方法可以实现很好的图像分割效果。1.数学原理根据维基百科的定义，在数学上一个包含n个变量的实值函数其水平集可以表示为下面的公式：可以看出，水平集指的是这个函数的取值为一个给定的常数c.那么当变量个数为2时，这个函数的水平集就变味了一条曲线，也可以成为等高线。这时函数f就可以描述一个
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2024-01-16 20:53:15
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水平集算法简介（Level Set） 一、水平集的定义 与实数c对应的可微函数f:R^n—>R的水平集是实点集{(x1, x2, ...,xn) | f(x1, x2,...,xn) = c} ，称可微函数f为水平集函数。 [举例] 函数f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2对应于常数c的水平集是以(0，0，0)为球心，sqrt(
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2024-05-10 16:01:28
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几何活动轮廓模型——水平集分割：Active Contours Without Edges水平集方法 水平集是跟踪轮廓和表面运动的一种数字化方法，它不直接对轮廓进行操作，而是将轮廓设置成一个高维函数的零水平集。这个高维函数叫做水平集函数。然后对该水平集函数进行微分，通过从输出中提取零水平集来得到运动的轮廓
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2024-01-29 12:38:10
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分水岭算法在许多实际的应用中，我们需要分割图像，但是无法从背景图像中获得有用信息。但是分水岭算法在这方面往往非常有效，它可以将图像中的边缘转化为“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，这样有助于分割目标。分水岭算法是一种记忆拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作测地学上的拓扑地貌，图像中每点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水
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2024-04-12 22:38:23
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为何需要水平分片1 减少单机请求数，将单机负载，提高总负载2 减少单机的存储空间，提高总存空间。下图一目了然： mongodb sharding 服务器架构简单注解：1 mongos 路由进程， 应用程序接入mongos再查询到具体分片。2 config server 路由表服务。 每一台都具有全部chunk的路由信息。3 shard为数据存储分片。 每一片都可以是复制集（replica
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2023-09-07 15:25:04
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原理分析 分水岭算法主要用于图像分段，通常是把一副彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。 下面左边的灰度图，可以描述为右边的地形图，地形的高度是由灰度图的灰度值决定，灰度为0对应地形图的地面，灰度值最大的像素对应地形图的最高点。 灰度图的地形图显示，比如上边的灰度图，显示为： 对灰度图的地形学解释，我们我们考虑三类
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2024-06-07 10:40:18
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基于距离正则的水平集分割MATLAB代码，无需初始化% This Matlab code demonstrates an edge-based active contour model as an application of
% the Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) formulation in the following
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2023-11-10 22:27:44
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# 水平集：机器学习中的先进算法
在机器学习和图像处理领域中，水平集（Level Set）方法是一种非常强大的工具，尤其在处理动态轮廓和变化形状时。本文将重点介绍什么是水平集方法，它的原理，如何在 Python 中实现它，以及一些实际应用场景。
## 什么是水平集方法？
水平集方法最初用于解决偏微分方程，并且在图像分割、形状建模和视觉跟踪等领域中得到了广泛应用。其核心思想是通过一个函数（通常
原创
2024-09-09 07:23:02
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2.5 水平集方法
在2.4中的时候，我们已经知道曲线演化主要涉及到两个几何参数，一个是曲线的曲率，一个是曲线的方向矢量，而这两个参数的计算一并不是一件容易的事情，怎么有效的更方便处理曲线的几何参数的计算方法，而水平集方法正好满足这些要求。这也是水平集方法最为吸引人的地方。
水平集方法最早是由Osher和Sethian提出，用于解决遵循热力学方程下的火苗的外形变化过程。其基本
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2024-05-08 09:44:47
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# 基于深度学习的水平集算法科普
## 引言
水平集算法作为一种图像分割方法，已经被广泛应用于医学图像处理、计算机视觉等领域。然而，传统的水平集方法在处理噪声、图像不连续以及边界模糊等问题上存在一定的局限性。为了解决这些问题，基于深度学习的水平集算法应运而生。本文将介绍基于深度学习的水平集算法的原理及代码示例。
## 基本原理
基于深度学习的水平集算法是将深度学习与传统的水平集方法相结合，通过
原创
2024-01-11 06:34:59
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本次水平集图像分割并行加速算法设计与实现包含：原理篇、串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇四个部分。具体各篇章链接如下：水平集图像分割并行加速算法设计与实现——原理篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——串行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——OpenMP并行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——CUDA GPU并行实现篇原理篇主要讲解水平集图像分割的
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2024-01-14 09:54:29
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文章目录引言透视变换（projective transform）单应性（Homography）opencv代码仿射变换相关函数投影变换相关的函数鸟瞰图代码示例小结 引言图像的几何变换通常包括拉伸、缩放、扭曲和旋转等操作。对于平面区域来说，分为两类几何转换：1⭐️仿射变换（affine transform），基于2x3矩阵进行变换。指图像可以通过一系列的几何变换来实现平移、旋转等多种操作。该变换能
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2024-04-09 09:11:04
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本文主要参考 ： 计算机视觉life, 仅作笔记用旋转矩阵旋转矩阵的概念，参考一个视频 在这里 二维向量p 逆时针旋转θ的旋转矩阵为三维旋转OpenCV和MATLAB中都有专门的罗德里格斯函数, 对这个公式讲解的很清楚旋转矩阵有几个重要性质：旋转矩阵R具有正交性，R和R的转置的乘积是单位阵，且行列式值为1旋转矩阵R的逆矩阵表示了一个和R相反的旋转旋转矩阵R通常和平移向量t一起组成齐次的变换矩阵T，
现在我们开始学习如何把三维物体投影到二维平面上，同时保持它的深度。通常的投影包括平行投影和透视投影：平行投影比较简单，就是把顶点垂直的投向投影平面，常用在cad或者机械制图中。另外一种投影是透视投影，这种投影能较好的使二维投影显示立体感，因为人眼观看物体符合透视原理，透视原理也是学美术的人的必修课程。最常见的透视原理表现形式就是三维世
本文分享的项目旨在识别车牌。为了检测车牌，我们将使用 OpenCV 来识别车牌，并使用 python pytesseract 从车牌中提取字符和数字。 OpenCV 是一个开源机器学习库，为计算机视觉提供通用基础设施。而 Pytesseract 是一个 Tesseract-OCR 引擎，用于读取图像类型并提取图像中存在的信息。 安装 OpenCV 和 Pytesseract p
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2024-03-22 15:49:28
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简单哈希算法一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。使用哈希查找有两个步骤:1. 
# 水平投影在图像处理中的应用
## 介绍
在图像处理中，水平投影是一种常见的技术，用于检测图像中的文本行、边界等。通过水平投影，我们可以获取图像中每一行像素的分布情况，从而对图像进行分割、分析等操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库实现水平投影，并提供代码示例。
## 水平投影原理
水平投影的原理很简单，就是对图像的每一行进行像素统计，得到每一行的像素总数。通过水平投影，
原创
2024-06-12 06:48:58
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1.针孔摄像机模型 在介绍摄像机标定参数之前，需要先简单说一下针孔摄像机的原理。投影平面到小孔的距离为焦距f，物体到小孔的距离为Z，其中物体和投影是倒立相似的关系，下图为针孔摄像机的投影示意图： 如果按照实际的投影关系建立坐标系，那么投影坐标和物体坐标的符号总是相反的，考虑起来不太方便，于是在“数学上”把投影平面平移到其关于小孔对称的位置，这样投影坐标和物体坐标符号就相同了，示意图如下： 根
