在浩辰CAD制图软件绘制图纸的过程中，有些时候需要创建一个空白区域来覆盖区域上的对象，隐藏一些不想看见对象和实体，得到显示希望看见结果。那具体怎么操作呢？下面分享一下详细的CAD教程吧！CAD区域覆盖功能的使用步骤如下：菜单位置：[绘图]→[区域覆盖] 命 令 行：WIPEOUT 使用空白区域覆盖现有对象。 命令行信息：指定第一点或[边框(F)/多段线(P)]<多段线>: 可直接确定第
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2023-12-17 17:28:25
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区域生长法:通俗的讲就是利用初始种子点，通过邻域判断，获取更多的种子点，以达到生长的目的。有点像是核聚变的链式反应，一个点找到更多的种子点，然后新的种子点再找到更多的，最后生长结束，种子点库也就清空了。目前主要使用的是四领域和八领域：四邻域 (左) 和八邻域 (右) 的示意图：区域生长的流程图： 以下是部分代码(参考：结合python与遥感图像的区域生长算法实现
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2023-08-21 12:15:05
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在一个2k×2k （k≥0）个方格组成的棋盘中，恰有一个方格与其他方格不同，称该方格为特殊方格。 棋盘覆盖问题要求用如图（b）所示的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格，且骨牌之间不得有重叠。 (a) k=2时的一种棋盘
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2024-06-04 16:23:40
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基于区域生长的图像分割算法及其实现曾春玲，2011441794(重庆科技学院测控2011-02)摘要：图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。是图像处理和计算机视觉的基本问题之一，是图像处理和图像分析的关键步骤。本文对基于区域的图像分割方法进行了综述，具体介绍了区域生长法和分裂合并法，并分析出这种算法在应用中的优缺点，实现此种算法。关键词：图像分割 区
引言本文章将带大家实现灾害监测中一种常用的图像分类方法，即区域生长算法。与前面介绍的几种图像分割方法不同，区域生长算法可直接对高于Uint8灰级的数据直接进行处理，所以保持了原数据的结构形式。另外，区域生长算法涉及到的参数较多，分类的结果与参数关联度较高，所以笔者也添加了阈值参量的调试程序。代码实现流程多波段TIF图像转jpg图像输入jpg图像，查询目标种子坐标区域生长算法最优阈值调
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2023-12-20 09:39:41
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贪心算法的核心就是：在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。假设存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台，让所有的地区 都可以接收到信号。思路:1)遍历所有的广播电台, 找到一个覆盖了最多未覆盖的地区的电台(此电台可能包含一些已覆盖的地区，但没有关系）
2)将这个电台加入到一个集合中(比如 ArrayList
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2023-11-20 11:43:37
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# Python区域生长算法的科普及代码示例
区域生长算法是一种常用于图像处理和计算机视觉的图像分割技术。该算法的核心思想是从一个或多个种子点出发，根据某种相似性标准不断地将相邻像素合并到当前区域中，最终形成一个或多个连通的区域。
本文将通过代码示例演示如何使用Python实现区域生长算法，并解释算法的基本原理。
## 区域生长算法的基本原理
区域生长算法步骤可以概括如下：
1. **选
# 教你实现区域生长算法（Region Growing Algorithm）
区域生长算法是一种图像处理技术，常用于图像分割。它起源于一组种子像素，从种子像素开始，将相连并且与种子像素在某种相似性度量上相似的像素加入到区域中。本文将带领你通过步骤和示例代码，学会如何在 Python 中实现区域生长算法。
## 流程步骤
为方便学习，以下是实现区域生长算法的主要步骤概述：
| 步骤 |
一、理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程。其中相似性判据可以是像素灰
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2023-06-01 15:52:50
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一、 One-Pass对应的标记算法（Label.h） 使用： unsigned char label = (unsigned char )fspace_2d(imgMask2.row,imgMask2.col,sizeof(unsigned char)); std::vector shapecenterpoint; int ll = Label::CutAndLable(pTemp,la
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2024-07-05 22:18:15
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前几天看到一篇博客，题为《为什么你应该写博客》，学到了很多，同时也思考了很多，里面讲到“用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处”，一句话概括就是：书写是为了更好的思考，分享是为了让思考更有价值！ 这是本人开通CSDN博客的第一天，刚开始着手学习计算机视觉这方面不久
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2023-12-16 11:19:00
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区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
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2024-07-20 17:11:45
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这里实现的区域生长法，是最原始的区域生长法，基本原理是判断像素点的强度值是和种子点的强度值差是否小于阈值，如果小于阈值则被标记。实现过程中利用了栈的先进后出的思想，将8邻域中符合生长要求的点压入栈，然后依次取出，然后在取出的点的基础上对8邻域再次进行生长。学习部分1、获取像素点坐标值分成两种，第一种是利用指针来取值的，第二种是利用点来访问强度值的，可以使用pt点，也可以使用x，y的坐标访问，但是这
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2024-07-28 14:13:24
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种子填充算法：种子填充算法的基本思想是：从多边形区域的一个内点开始，由内向外用给定的颜色画点直到边界为止。区域 可以由内部点或边界来定义，一般都采用边界定义，即区域边界上所有像素被置为特定值，而区域内部所有的像素均不取这个值。区域可以分为四连接或八连接两种：四连接区域：区域内每一个像素可以通过四个方向（上、下、左、右）组合到达。八连接区域：区域内每一个像素可以通过四个方向（上、下、左、右
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2024-01-11 09:54:24
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OpenCV与图像处理学习十——区域生长算法（含代码）一、区域生长算法概要二、区域生长算法原理三、代码应用 一、区域生长算法概要区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于：初始点（种子点）的选取。生长准则。终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标
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2023-11-02 07:42:26
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Multi-Agent Game Abstraction via Graph Attention Neural Network 一、 概要及创新点在多智能体环境中，大量智能体之间复杂的博弈关系导致策略学习非常困难。并且在决策过程中，每个智能体并不需要一直与所有智能体保持交互，只需要与邻居智能体交互，传统的方法只能通过先验知识来确定哪些智能体之间有交互，但当系统十分复杂时，基于规则定义
算法分析与设计实验报告——实现分治法求解棋盘覆盖问题 目录：算法分析与设计实验报告——实现分治法求解棋盘覆盖问题一、 实验目的二、实验要求三、 实验原理四、 实验过程(步骤)五、 运行结果六、实验分析与讨论七、实验特色与心得附件一 实验过程(步骤)附件二 运行结果 一、 实验目的掌握分治法的基本思想，建立算法复杂度的理论分析与实验分析的联系，深刻体会算法复杂度作为算法的好坏评价指标的本质含义。二、
# Python 区域选择 MSER 算法实现指南
## 引言
在计算机视觉领域，区域选择算法经常被用来提取图像中的重要特征。MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种有效的区域检测算法。本文将向你介绍如何在 Python 中实现 MSER 算法，帮助你了解其操作的整个流程并实现代码。
## 工作流程
在实现 MSER 算法之前，我们需要明确各个步骤以
区域生长算法填充是计算机视觉中的一种重要图像处理技术，广泛应用于图像分割、纹理填充等领域。本文将详细解析这一算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及案例分析，帮助读者深入理解并掌握区域生长算法的实现。
### 背景描述
区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割方法。其基本思想是从种子点开始，逐步将相邻且满足一定相似性标准的像素归入同一区域。区域生长的流程如下：
```merma
区域生长算法是一种用于图像分割的技术，它根据像素的相似性将相邻的像素或区域合并为更大的区域。本文将详细阐述区域生长算法的Python实现，从技术原理到架构解析，再到源码分析以及性能优化，最后将给出一些未来的展望。
### 背景描述
在图像处理领域，图像分割是将图像分成多个有意义的区域的过程。区域生长算法是一种自下而上的聚类方法，适用于具有强烈局部特征的图像分割。特别是在医学影像分析、卫星图像处理
