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2021-09-06 11:07:47
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PCA--主成分分析 通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。可以用于特征提取。最常见的应用在人脸识别。 把从混合信号中求出主分量（能量最大的成份）的方法称为主分量分析（PCA），而次分量（Minor Components,MCs）与主分量（Principal
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2023-12-24 11:31:14
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# Java实现加权灰度法：解决图像处理中的实际问题
## 引言
随着计算机视觉和图像处理技术的迅速发展，图像处理应用越来越普遍，例如在安全监控、医疗影像分析、自动驾驶等领域中都发挥着重要作用。其中，加权灰度法作为一种常用的图像处理技术，旨在对彩色图像进行处理，以方便进一步分析和操作。本文将探讨如何在Java中实现加权灰度法，特别是应用于图像转换的实际问题，并通过代码示例加以说明。
## 什
灰度共生矩阵灰度共生矩阵法，顾名思义，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征（纹理的定义仍是难点）。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。对于灰度共生矩阵的理解，需要明确几个概念：方向，偏移量和灰度共生矩阵的阶数。计算机数字分析的任务时研究关于景物纹理特
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2023-09-25 12:46:06
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cooc_feature_image(Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast) Regions：要计算的区域 image：要计算的灰度图像LDGray：待区分灰度值的个数 **Direction ：矩阵的方向Energy：灰度能量值 每个矩阵元素的平方和，是灰度共生矩阵元素值
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2024-02-27 19:55:00
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cv2.waitKey(0)保持显示窗口，直到用户按下任意键代码：#灰度反转
import cv2
# opencv读取图像
img = cv2.imread('gray.png', 1)
#检查图像是否成功加载
if img is not None:
cv2.imshow('img', img)
# 得到图像的尺寸
img_shape = img.shape #
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2024-07-04 13:00:51
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刚开始接触滚动轴承故障诊断通常都是一头雾水。 其实只要按部就班就可以了。 滚动轴承故障诊断分为数据采集、数据处理和故障辨识（或故障预测）。 一接到故障诊断这个课题，你首先要明白，这三个步骤中，你想搞哪块。一般在其中一块有突破，基本上硕士就可以毕业了。 下面介绍的是用EMD和包络解调进行数据处理，然后人工进行故障辨识。 故障数据： 该故障数据是美国凯斯西储大学轴承数据中心的，数据使用方法见 mat
1.块效应块效应通常是由于低比特率编码造成的，体现在图像的平坦区域和运动物体的边缘。对于基于块结构的图像，块边界出现的位置存在周期性，即每个块边界相隔个像素。利用这种周期性，计算的块效应算法如下[12]。首先定义，利用块效应的周期性得到：其中，和分别代表图像的高和宽。表示平坦区限制权值，表示块边界限制权缘限
原创
2022-05-02 09:07:36
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1、任务说明打开一幅图像，进行直方图均衡。将灰度线性变化，将灰度拉伸。2、算法原理1) 图像灰度化 在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值，灰度范围为0-255。一般有四种方法对彩色进行灰度化，分别为：分量法，最大值法，平均值法和加权平均法。本实验中采用平均值法，即
1.读取文件夹连续图片刚开始学习图像处理，开始只能一次读入一张图片，今天从网上查了一些资料，自己写了一个可以连续读取多张图片函数。char filename[100];
char windowname[100];
IplImage* pScr;
unsigned char *Readfigsmethod1(int num)// 读入num个图片
{
for(int i=1;i<=num;i
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2023-05-09 17:53:13
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目录1. Sentinel规则推送模式1.1 原始模式1.2 拉模式拉模式改造1.3 推模式1.3.1 基于Nacos配置中心控制台实现推送微服务中通过yml配置实现1.3.2 基于Sentinel控制台实现推送2. sentinel规则持久化部分源码分析1. Sentinel规则推送模式Sentinel规则的推送有下面三种模式:推送模式说明优点缺点原始模式API 将规则推送至客户端并直接更新到内
算法图形byte图像处理扩展目录(?)[-]Otsu法最大类间方差法一维交叉熵值法二维OTSU法 参考文献 在图像处理领域，二值图像运算量
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2023-09-11 15:10:11
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灰度共生矩阵(Grey Level Co-occurrence Matrix)也叫做空间灰度级依赖矩阵(SGLDM),它是一种基于统计的纹理特征提取的方法。1.灰度共生矩阵的基本原理灰度共生矩阵中的元素，表示的是具有某种空间位置关系的两个像素灰度的联合分布。1.1 定义考虑二阶统计量，研究有空间关系的像素对：表示即在给定空间距离d和方向θ时，灰度以i为起始点（行），出现灰度级j（列）的概率（对频数
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2023-10-29 00:33:59
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灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC实现 标签： 算法图形byte图像处理扩展2011-11-11 23:20 26972人阅读 评论(25)收藏举报本文章已收录于：分类： OpenCV 图像处理（2）作者同类文章X版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
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2023-05-19 13:33:46
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Pytorch的定义PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。Tensor和Variabledata：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的Function，是自动求导的关
问题描述
灰度化的原理时假定每个像素点的三通道值相同，并用统一的灰度值待代替。加权平均法读取灰度化图像时，是将三个通道的通道值进行加权，然后用来代替灰度。
实际中加权平均法RGB灰度化的公式为：
式中表示三个通道的权值，且三者之和为1。
解决方案
首先运用opencv读取图像：
import cv2 as cv src = cv.imread("D:\pecture\PmZT25j
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2021-06-24 10:25:13
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# Python 批量处理灰度差分统计法指导
在图像处理领域，灰度差分统计法是一种常用的技术，用于分析图像之间的差异。本文将为你详细介绍如何使用Python实现批量处理灰度差分统计法。接下来，我们将按以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-09-04 04:52:48
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# Python加权平均值法灰度化
## 引言
在数字图像处理中，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。灰度图像只包含灰度级别的信息，而不包含颜色信息。灰度化是许多图像处理任务的基础，如边缘检测、图像增强等。其中一种常用的方法是加权平均值法。
本文将介绍加权平均值法的原理和使用Python实现的代码示例，并通过流程图和实例讲解算法的具体步骤和计算过程。
## 加权平均值法原理
加权平均值法
原创
2023-08-31 05:18:59
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# 大津法在灰度图像二值化中的应用
在图像处理领域，二值化是将灰度图像转换为只有两种颜色（通常是黑和白）的图像。大津法（Otsu's method）是一种常用的自动阈值选择技术，它通过最大化类间方差来确定最佳的阈值，从而实现灰度图像的二值化。本文将介绍如何使用Python实现大津法进行灰度图像二值化，并给出相关的代码示例。
## 大津法的基本原理
大津法的核心思想是将图像中的灰度值分为两类：
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed May 2 13:41:08 20
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2023-01-16 08:21:24
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