本篇大纲：1、背景知识：一些常见的距离度量/相似度计算方式2、聚类算法之Kmeans3、kmeans优缺点及其改进4、kmeans的简单代码实现上上期回顾1、我们先做了基本铺垫，对于最值求解问题进行三种类别划分，包括无约束问题，等式约束问题和不等式约束问题，并简单阐述对应的求解方式。2、我们从感知器出发，简单阐述其二分类原理，从而明白SVM是从何算法改进而来。3、我们从svm的两个核心目标出发，推
参考：https://github.com/makelove/OpenCV-Python-Tutorial ch21-轮廓Contours12 怎样绘制轮廓py4 轮廓-更多函数py43-形状匹配py21-findContourpy21-momentspydraw最大的轮廓pyfindContours2pyminAreaRect-旋转矩形py轮廓的性质py凸包-凸性检测-边界矩形-最小外接圆-拟合
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2024-10-08 06:59:20
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## Python OpenCV 去除杂点
### 引言
在图像处理中，常常会遇到图像中存在杂点的情况，这些杂点会对图像的质量和分析产生影响。为了解决这个问题，可以使用Python的OpenCV库来去除图像的杂点。本文将介绍如何使用OpenCV库进行图像杂点去除，并提供相应的代码示例。
### 什么是OpenCV
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的计算机视觉和机器学习库，它提
原创
2023-11-19 10:44:15
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# Java OpenCV去除杂点教程
## 1. 整体流程
下面是去除杂点的整体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将图像转换为灰度图 |
| 3 | 使用高斯滤波平滑图像 |
| 4 | 通过二值化将图像转换为二值图 |
| 5 | 使用形态学操作去除杂点 |
| 6 | 显示处理后的图像 |
## 2. 详细步骤
#
原创
2024-03-01 07:19:21
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# OpenCV Python去掉杂点
## 介绍
杂点（或称为噪声）是图像处理中常见的问题之一。它们通常是由于图像采集设备的缺陷、传输过程中的干扰或图像本身的特点所引起的。杂点的存在会影响图像的质量和可视化效果，并对后续的图像处理任务产生不利影响。因此，去掉杂点是图像预处理的一个重要步骤。
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它具有强大的图像处理功能。在Python中，我们可以使用O
原创
2023-10-22 06:42:05
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/*模糊图像2-txwtech2021.4.1 中值滤波 双边滤波 统计排序滤波器 中值对椒盐噪声有很好的抑制作用.椒盐噪声就是图片的黑白噪点双边滤波 均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷。原因是均值滤波是基于平均权重高斯模糊部分克服了该缺陷，但是无法完全避免，因为没有考虑像素值的不同高斯双边模糊 – 是边缘保留的滤波方法，避免了边缘信息丢失，保留了图像轮廓不变 中值模糊medianBlur（Ma
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2024-04-23 12:49:07
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常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。下面先介绍均值滤波的原理和实现。原理介绍：均值滤波是一种线性滤波，其核心思想是-领域平均法，均值滤波是用图像上一点的领域范围内所有像素的均值代替该点的值，经过均值计算后就可以达到去除突变噪声干扰的效果。而均值滤波的缺点是会造成图像模糊。实现方法：在Opencv中，已经为我们提供了均值滤波函数，可直接调用。其函数原型如下：C++: void blu
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2023-10-03 21:16:17
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三种模糊操作均值模糊 中值模糊自定义模糊（可以实现上面两种模糊方式） 这个算法类似有：均值，中值，就是取周围所有像素的均值、中值来设置这个像素的大小。 （关于边界问题：有几种填充方法：补零、边界复制、块复制、镜像复制等方法）原理图像处理：基础(模板、卷积运算) 图像处理-模板、卷积的整理基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象&nb
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2024-03-18 21:10:27
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1、平滑处理smoothing（模糊处理bluring） 用途：减少图像上的噪点或失真；降低图像分辨率。2、图像滤波 （1）图像滤波指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中不可缺少的操作。降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 （
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2024-03-15 19:30:35
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操作系统相关进程和线程的区别“进程是操作系统分配资源的最小单元，线程是操作系统调度的最小单元”计算机资源：计算资源和存储
原创
2022-11-17 00:15:02
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使用杂点有两种方法：noise()和perlinNoise()
1.noise()方法
说明：使用随机产生的杂点来填充图像。
函数：noise(randomSeed:int , low:uint=0 , high:uint=255 , channelOptions:uint=7 , grayScale:Boolean=false):void
参数：
randomSeed：表示使用的随机种
原创
2011-10-23 19:22:21
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1. delete操作符返回一个布尔值： true指删除成功，否则返回false. 但是通过 var, const 或 let 关键字声明的变量无法用 delete 操作符来删除。 const name = "Lydia"; age = 21; console.log(delete name); / ...
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2021-03-25 17:23:00
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1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）/*
A、名称：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
B、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，
如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。
C、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
比如这张图，利用PCA求出了特征向量之后，我想要求解与轮廓的交点，不知道有没有简单的方法@禾老师
非常好的问题！在寻找到轮廓的”主方向“后，往往下一个动作就是寻找向量和轮廓的交点，因为往往这才是我们更关心的地方。为了解决这个问题，我认为的思路应该是这样的：
1、首先要界定范围。对于交点来说，肯定是在
BitmapFactory是安卓系统解析图片资源的一个常用工具类。其基本的使用方式分为两种：解析系统内部图片资源和解析网络图片资源。下面我们分别来谈论这两种图片资源的解析方式。解析系统内部图片资源 解析系统内部图片资源常用的方法有以下两种：BitmapFactory.decodeResource(Resource,int)
BitmapFactory.decodeFile(Strin
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2024-05-28 11:04:35
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文章目录1主要内容2主要方法2.1通过形态学滤波获取潜在的地面种子点2.1.1栅格化点云2.1.2形态学开操作2.1.3识别潜在的种子点2.2获取地面种子点2.3迭代TIN加密2.3.1基于TIN的初始DTM构建2.3.2向下加密点云2.3.3 迭代向上加密点云缓冲区讨论参数文献来源 1主要内容本文提出了改进的渐进式三角不规则网（TIN）加密（IPTD）地面过滤算法，该算法可以应对各种森林景观，
文章目录前言可能需要进行重构的代码特征：一、Java 代码进行结构重构优化，一般有以下步骤：二、常见的重构方法包括：总结 前言java老项目或者比较low的代码如何进行有效的重构？可能需要进行重构的代码特征：难以理解：代码中使用了大量的注释和解释才能让人理解其意义和作用。难以维护：代码逻辑复杂、混乱，难以进行修改、扩展和维护。重复代码：同一段逻辑在多个地方被复制黏贴使用，导致代码冗余且难以维护。
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2023-07-29 11:06:22
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/** * 矩形拟合 * @param mats * @return */vector PublicCardFrameDetection::RectContainFit(vector rects,Mat src) { //获取图像中心坐标 int src_w = src.cols; int src_h = src.rows; Point2i center = (Point2
原创
2022-05-29 01:14:46
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【理论恒叨】【立体匹配系列】经典SGM：（3）代价聚合（Cost Aggregation） 由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性，对噪声非常敏感，无法直接用来计算最优视差，所以SGM算法通过代价聚合步骤，使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性，如图1所示。聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间同样大小的聚合代价空间中，且元素位置一一对应。图1：代价聚合前后视差图示意图 为了获得较
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2024-04-01 08:49:30
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用Axis2实现Web Service，虽然可以将POJO类放在axis2/WEB-INF/pojo目录中直接发布成Web Service，这样做不需要进行任何配置，但这些POJO类不能在任何包中。
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2013-07-16 20:13:00
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