输入图像 void Detect_Object(Mat img)
{
Mat gray, binaryIMG;
Mat correct_IMG;
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
Canny(gray, binaryIMG, 90, 180);
blur(binaryIMG, binaryIMG, Size(3, 3))
所谓的floodFill 漫水填充就是在一张图片中，和种子点像素相差在[-loDiff,+upDiff]的时候就用newVal来填充这个点。在OpenCV中，漫水填充算法由floodFill函数实现，其作用是用我们指定的颜色从种子点开始填充一个连接域。连通性由像素值的接近程度来衡量。OpenCV2.X有两个C++重写版本的floodFill。int floodFill(InputOutp
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2024-06-14 11:37:36
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int main(){ Mat src = imread("test1.jpg");//载入原始图 Mat src1, src2, src3, src4,d
原创
2022-08-16 16:38:07
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1 2 3 4 5 6 7 #############################1 # | # | # | | ######—#####—#---#####—#2 # # | # # # # ##—#####—#####—#####—#3 # | | # # # # #...
原创
2021-07-09 14:17:15
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一、什么叫做漫水填充呢 用特定的颜色填充联通的区域，通过设置可联通像素的上下限以及联通方式来达到不同的填充效果图。漫水填充常常被用来标记或者分离图像中的一部分以便对这部分的图像进行进一步的处理，也可以从输入图像中获得图像掩码区域，图像掩码会加速图像处理过程，可以只处理掩码指定的像素点，操作的结果总是一片连续的区域。 那，漫水填充算法是怎么运行的呢？ 漫水填充就是自动选中了和种子像素点相连的点
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2024-02-27 20:35:56
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函数作用： 用给定的颜色填充一个连通区域 实例： 3.jpg #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/3.
原创
2022-01-25 11:32:27
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花木成畦手自栽 ！先来两张wikipedia上的图，分别为4连通填充和8连通填充的示意图。FloodFill，一般的翻译是漫水填充，也就是把相邻的满足填充要求的颜色换成某个颜色的过程。填充方式一般是4连通，也就是扩展方向是上下左右4个方向，
原创
2022-03-04 10:35:23
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花木成畦手自栽 ！先来两张wikipedia上的图，分别为4连通填充和8连通填充的示意图。FloodFill，一般的翻译是漫水填充，也就是把相邻的满足填充要求的颜色换成某个颜色的过程。填充方式一般是4连通，也就是扩展方向是上下左右4个方向，当然你也可以采用8连通填充，把角上那4个也包括进来直观地来说，可以这样填充，以stack堆栈为基础的递归填充一个很简单的...
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2021-07-14 16:34:20
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今天有写了一边感觉挺明白的，要精心，思考，无非就是便利每一个找到的’@‘，然后找它的八个方向，一直循环递归#include#includeconst int maxn = 100 + 5;char pic[maxn][maxn];int m, n, idx[maxn][maxn];void dfs(int r, int c, int id){ if(r = m ||
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2022-08-05 16:41:51
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边缘计算边缘计算（Edge computing）是一种在物理上靠近数据源头的网络边缘侧来融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算，边缘计算会将计算推向更接近用户的实际现场，这与需要在云端进行计算的传统云计算有着本质的区别，而这些区别主要表现在带宽负载、资源浪费、安全隐私保护以及异构多源数据处理上。边缘计算也是一种分布式计算，这种分布好处是：大部分重复的
学习来源：计蒜客1.FloodFill 算法通常译作“洪水灌溉法”，算法通过给图中的顶点染色，最终使得同一个连通分量的顶点颜色相同，不同连通分量的顶点颜色不同。首先了解一些概念：子图（subgraph）：若一个图...
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2021-08-13 15:12:23
163阅读
参考1. 图像分割经典算法--《泛洪算法》（Flood Fill）；2. FloodFill（泛洪算法）；3. 图像处理------泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 油漆桶功能；4. 森林大火；5. 森林大火forest_fire算法动图；完
原创
2022-07-11 10:13:15
317阅读
區域生長是將像素，或是子區域合併成更大區域的過程，基本上是從一組生長點開始，生長點
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2023-01-05 13:20:01
120阅读
Description FGD小朋友特别喜欢爬山，在爬山的时候他就在研究山峰和山谷。为了能够让他对他的旅程有一个安排，他想 知道山峰和山谷的数量。给定一个地图，为FGD想要旅行的区域，地图被分为n*n的网格，每个格子(i,j) 的高度w( i,j)是给定的。若两个格子有公共顶点，那么他们就是相邻的格子。（所以与(i,j)相邻的格子有(i?1, j?1),(i?1 ,j),(i?1,j+1)
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2022-04-19 15:31:03
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文章目录floodfill问题——飞地的数量问题描述思路代码floodfill问题——飞地的
原创
2021-07-12 11:17:13
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The Castle城堡IOI'94 - Day 1我们憨厚的USACO主人公农夫约翰(Farmer John)以无法想象的运气,在他生日那天收到了一份特别的礼物：一张“幸运爱尔兰”（一种彩票）。结果这张彩票让他获得了这次比赛唯一的奖品——坐落于爱尔兰郊外的一座梦幻般的城堡！[编辑]描述喜欢吹嘘的农夫约翰立刻回到有着吹嘘传统的威斯康辛老家开始吹嘘了, 农夫约翰想要告诉他的奶牛们关于他城堡的一切。他需要做一些吹嘘前的准备工作：比如说知道城堡有多少个房间，每个房间有多大。另外，农夫约翰想要把一面单独的墙（指两个单位间的墙）拆掉以形成一个更大的房间。 你的工作就是帮农夫约翰做以上的准备，算出
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2012-07-18 23:43:00
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1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
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2024-03-05 16:45:31
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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一、题目二、思路就是在leetcode200 岛屿数量 的基础上进行修改，加一个max和cur_max的比较判断和更新，特别注意无论是否
原创
2022-07-14 09:59:56
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题意： 思路： 搞一个priority_queue 先把边界加进去 不断取最小的 向中间扩散//By SiriusRen#include #include #include using namespace std;#define int long longstruct...
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2016-10-29 09:01:00
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