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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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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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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当前OpenNI中的算法算法主要用处是，在使用OpenNI.h文件中的Recorder类录制ONI格式的视频文件时，对保存到ONI视频文件中的每一帧数据进行压缩。录制功能基本上是有Openni中的OniFile模块完成的。openni2.3\Source\Drivers\OniFile，Openni发布的时候，在OpenNI2/Drivers文件夹下除了orbbec的动态库，还有OniFile的动
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、
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2022-05-29 01:17:42
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本教程教大家如何在Mac环境下对opencv源码进行编译，并开启opengl支持。因为配置过程及其艰辛，基本没有现成教程，希望记录下来能帮到有需要的人。其他系统的其实流程更简单一、准备工作opencv 源码及 opencv_contrib 源码下载 这里推荐大家下载我给的连接（opencv 4.2 及 opencv_contrib 4.2）：https://pan.baidu.com/s/1tHE
最近在折腾了一下VS2012的OpenCVS2.4.5配置，同VS2010下基本相同，做个简单的记录，以备日后查阅。1. 安装OpenCV从OpenCV官网：http://opencv.org/下载OpenCV安装包，放到想要安装的位置双击，即可安装，我这里是安装在C:\Program Files\opencv的位置2. 新建工程在这里就使用简单的控制程序进行测试了，截图如图一所示：图 1 新建3
OpenCV图像插值算法1.1 简介中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 学习目标了解插值算法与常见几何变换之间的关系理解插值算法的原理掌握OpenCV框架下插值算法API的使用1.3 内容介绍插值算法原理介绍
最近邻插值算法双线性插值算法Op
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2024-05-09 12:06:35
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前 言 从2017年入坑人工智能领域开始，就被这一领域深深的所吸引，虽然到现在已经踩了不少坑，但总算有了不少的收获，深感不虚此行，借助强大的python让我快速的向着这一领域靠近，现在流行比较广的人工智能应用，比如：图像识别，语音识别，文本情感分析，人体行为分析等等。在金融、安全、智能推荐等等，凡是我们能想到的领域，都可以安插人工智能的应用，对推
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2024-04-15 14:13:26
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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
# 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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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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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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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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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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常用的OpenCV函数速查：1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；7、cvCreateFile
原创
2021-07-29 11:31:13
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# 使用Java和OpenCV2进行图像处理的指南
如果你是一名刚入行的开发者，想要使用Java和OpenCV2进行图像处理，你来对地方了。这篇文章将为你提供一个完整的流程，从环境设置，到编写代码，帮助你顺利使用Java与OpenCV2。
## 整体流程
下面是使用Java和OpenCV2的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------|
| 1 | 安装Java
原创
2024-08-25 06:07:44
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