我这是测试了两个人的代码，似乎有些区别的，第二篇作者贴出来的代码还存在一些bug，我简单修改了一下，实现的效果上似乎是有一下差别，后续看看论文再做评价。两个方法也都能满足一定的需求。参考blog： 在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinni
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2024-05-21 13:08:23
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本章我们在学习一下基于索引表的细化算法。假设要处理的图像为二值图，前景值为1，背景值为0。索引表细化算法使用下面的8邻域表示法：一个像素的8邻域，我们可以用8位二进制表示，比如下面的8邻域，表示为00111000=0x38=56我们可以枚举出各种情况下，当前像素能否删除的表，该表大小为256。它的索引即为8邻域表示的值，表中存的值为0或1，0表示当前像素不能删除，1表示可以删除。deletemar
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2024-03-27 19:52:48
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【opencv】图像细化 在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为图象
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2016-02-25 10:38:00
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【opencv】图像细化 【opencv】图像细化 2014-02-17 21:03 5404人阅读 评论(14) 收藏 举报 分类： opencv（1） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得。 在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分
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2016-03-01 18:17:00
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本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码： 下面我们分别看一下这两种算法描述：一、第一种算法描述假设当前被处理的像素为p0，我们使用下
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2024-01-10 18:14:29
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细化算法它的原理也很简单： 我们对一副二值图像进行骨架提取，就是删除不需要的轮廓点，只保留其骨架点。假设一个像素点，我们定义该点为p1，则它的八邻域点p2->p9位置如下图所示，该算法考虑p1点邻域的实际情况，以便决定是否删除p1点。假设我们处理的为二值图像，背景为黑色，值为0，要细化的前景物体像素值为1。 算
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2023-12-19 19:22:15
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# Python OpenCV 图像细化实现指南
## 介绍
在本文中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库来实现图像细化。图像细化是一种常见的图像处理技术，用于减小图像中线条或边缘的宽度，从而提高图像的清晰度和质量。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 读取图像
2. 转换为灰度图像
3. 对图像应用二值化
4. 执行图像细化
现在让我们逐步进行实现。
## 步骤一：读取图像
首
原创
2023-07-17 07:13:40
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在开始学习算法之前，我们先看下连通分量，以及4连通性，8连通性的概念： 假设我们有二值图，背景像素值为0，前景像素值为1。我们使用下面的八邻域表示法： 对于前景点像素p1, 如果p2=0，则p1 称作北部边界点。如果p6=0，p1称作南部边界点，p4=0，p1称作东部边界点，p8=0，p1称作西部边界点。 p1周围8个像素的值都为0，则p1为孤立点
一、图像腐蚀 膨胀 细化的基本原理 1．图像细化的基本原理 ⑴ 图像形态学处理的概念 数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等。图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像。 在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素。假
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2024-04-07 13:02:25
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前面一篇教程中，我们实现了Zhang的快速并行细化算法，从算法原理上，我们可以知道，算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法，只是判断的条件不一样。在综述文章， Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理，有兴趣可以阅读
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2023-08-07 15:33:58
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程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章：T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.它的原理也很简单： 我们
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2024-04-23 21:31:12
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前面一篇教程中，我们实现了Zhang的快速并行细化算法，从算法原理上，我们可以知道，算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法，只是判断的条件不一样。在综述文章， Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理，有兴趣可以阅读一下。 &nb
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2024-03-27 17:36:33
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程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章：T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.它的原理也很简单： 我们对一副二值图
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2023-10-16 18:54:11
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尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
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2024-03-11 01:38:08
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本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition
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2024-01-27 19:32:57
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图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization）的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为图象的中轴。 好的细化算法一定要满足：收敛性；保证细化后细线的连通性保持原图的基本形状减少笔画相交处的畸变细化结果是原图像的中心线细化的快速性和迭代次数少
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2024-01-31 16:24:41
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1. 算法简介算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm, AOA)是一种根据算术操作符的分布特性实现全局寻优的元启发式优化算法。
乘除运算提高位置更新的全局分散性加减运算提高位置更新在局部区域的精确性于2021 年由 Abualigah 等人提出。具有收敛速度快，精度高等特点。2. 理论基础算法分为三步：
通过数学优化器加速函数选择优化策略探索阶
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2024-06-05 11:32:44
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在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为图象的中轴。 好的细化算法
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2018-10-03 15:45:00
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一、形态学应用案例开、闭运算、形态学梯度等原理：相关函数:morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, lnputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar &a
目录1. 整体思路1.1. 文字检测, Detection1.2. 文字识别, Classification1.2.1. segmentation based method, 需要分割字符的方式1.3. 最后进行后处理校正2. 关键技术2.1. 特征提取3. 开源项目整理3.1. Tesseract3.1.1. TesserOCR3.1.2. 结合OpenCV EAST3.2. 中文 OCR 项目
