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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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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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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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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# Python细化
Python 是一种高级编程语言，具有简洁、易读和易学的特点。它以其灵活性和强大的功能集而受到广泛的欢迎。本文将带您深入了解 Python 的一些细节和高级功能。
## 1. 列表生成式
列表生成式是 Python 中一种简洁创建列表的方法。它允许您使用简洁的语法创建列表，而无需使用传统的迭代方法。
```python
# 普通方法
squares = []
for
原创
2023-07-22 16:46:11
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细化算法作为数学形态学在图像处理上的典型应用对应，可以求取图像基本形状特征，去除多余不相关数据。细化算法比较多，这里只对3种算法进行分析。1. 算法一：查询删除————————引自 吕凤军《数字图像处理编程入门》 对应3*3局部数据，有1）内部点不删 2）孤立点不删 3）直线端点不删 4）去除后连通域增加不删。 &n
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2024-08-12 17:45:34
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1. 细化架构区别于概念架构的地方 概念架构是细化到层与层之间的关系，而细化架构则是在此基础上的进一步的拓展，例如：实现这个功能，A层与B层通过什么接口进行数据的传输？2. 方案与架构之间的关系 方案的制定需要项目中各个阶层的人，共同参与，而不是单单的由架构师一人独断，架构在整个方案中只是子集的关系，方案=“项目+需求+架构”。3. 何为贴近实践的多视图方法 这种架构的思想，是指将架构师的各
# Python 细化：理解与实践
Python 是一种功能强大的编程语言，因其简洁明了的语法和广泛的应用而受到欢迎。在这篇文章中，我们将探索 Python 的细化（refinement）概念，通过一些实际的代码示例帮助你更好地理解。
## 理解细化
细化通常指将复杂的概念逐步分解为更简单的部分。在编程中，这通常表现为模块化设计，它将代码组织为独立的、可重用的部分。细化在软件开发中具有重要意
《一线架构师实践指南》第三部分讲述的是ADMEMS方法体系中三个阶段的细化架构阶段（Refined Architecture）。原文对于细化架构的的初始简介是针对于概念架构而言的，他们分别是两个层次的行为，前者属于“概念层”的解决方案，而后者属于“规约层”的解决方案。这就注定了他们所针对的不同性。1细化架构 细化架构，顾名思义就是将架构进行细化。在架构设计时，我们需要通过架构视图作为分而治之
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2024-07-23 19:16:56
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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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细化匹配（二值） 所采用的2*1 自定义结构为： 函数：lhMorpThinFit说明：形态学细化匹配变换参数：src 输入图像，灰度或二值图像dst 输出图像sefg 前景结构元素sebg 背景结构元素，如为空，则默认为前景结构元素sefg的取反type变换中击中-击不中变换的类型，二值 0 非约束 1 约束 2定义如下：#define LH_MORP_TYPE_BINARY
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2011-12-22 19:27:00
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# Python直线细化教程
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现直线细化算法。直线细化是一种图像处理技术，它可以将粗糙的直线转换为细致的直线，使图像更加清晰和易于分析。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个过程，并提供每一步所需的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是我们将按照的步骤来实现直线细化算法的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --
原创
2023-08-31 04:35:34
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一、什么是浏览器指纹?我们常说的指纹，都是指人们手指上的指纹，因具有唯一性，所以可以被用来标识一个人的唯一身份。而浏览器指纹是指仅通过浏览器的各种信息，如CPU核心数、显卡信息、系统字体、屏幕分辨率、浏览器插件等组合成的一个字符串，就能近乎绝对定位一个用户，就算使用浏览器的隐私窗口模式，也无法避免。这是一个被动的识别方式。也就是说，理论上你访问了某一个网站，那么这个网站就能识别到你，虽然不知道你是
责任链定义百度百科：责任链模式是一种设计模式。在责任链模式里，很多对象由每一个对象对其下家的引用而连接起来形成一条链。请求在这个链上传递，直到链上的某一个对象决定处理此请求。发出这个请求的客户端并不知道链上的哪一个对象最终处理这个请求，这使得系统可以在不影响客户端的情况下动态地重新组织和分配责任。维基百科：责任链模式在面向对象程式设计里是一种软件设计模式，它包含了一些命令对象和一系列的处理对象。每
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2024-10-28 20:47:17
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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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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
Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。但当使用Manager处理list、dict等可变数据类型时，需要注意一个陷阱，即Manager对象无法监测到它引用的可变对象值的修改，需要通过触发__setitem__方法来让它获得通知。
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2023-05-22 15:54:54
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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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# Python图像细化
## 引言
图像细化（Image Thinning）是数字图像处理中的一种操作，它可以将图像中的线条变得更加细长和连续。图像细化在许多应用领域中都有重要的作用，例如医学图像处理、数字识别和计算机视觉等。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行图像细化，以及一些常用的细化算法。
## 图像细化算法
图像细化算法可以分为两类：全局细化算法和局部细化算法。全局细化算法会
原创
2023-11-10 09:42:29
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