Radon变换:考虑b=ax+y，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上。则原来在XY平面上的一条直线的所有的点，在AB平面上都位于同一个点。通过记录下AB平面上的点的积累厚度，可反知XY面上的一条线的存在。在新平面下得到相应的点积累的峰值，可得出原平面的显著的线集。 例如：XY平面上的一个直线 y=2x-3; 变换 -3=-2x+y; 其中
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2023-07-31 17:29:32
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常用的线检测方法有Hough变换和Radon变换，其中Radon适用于信噪比较大的场合，尤其适用于X射线的医学图像处理中。基于Hough变换的直线检测方法基于Hough变换的直线检测方法步骤包括：边缘检测 常用的边缘检测方法包括Robert Cross算子，sobel算子，Prewitt算子，Canny算子等。边缘增强 上述边缘检测算子是基于梯度搜索方法，对图像中直线的残缺部分、噪声以及其它共存的
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2023-08-17 02:16:06
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本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
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2023-12-08 16:21:23
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经过图像变换后，一方面能够更有效地反映图像自身的特征，另一方面也可使能量集中在少量数据上，更有利于图像的存储、传输和处理。8.1 图像Radon变换从检测器获取投影数据的过程，就是图像中的Radon变换。8.1.1 Radon正变换1 %对图像进行0°和45°方向上的Radon变换
2 clear all; close all;
3 I=zeros(200, 200); %建立图像
4 I(
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2023-11-20 02:47:17
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radon变换就是图像在不同方向上的投影。
下图f(x,y)可以代表图像，R(x')就是图像向右下方的投影。
数学上是按投影方向进行线积分，在图像领域就是按照投影方向累加像素就行了。
matlab中有radon函数，为了熟悉原理我又写了一个。
通过旋转图像映射，效率不怎么样。
canny后Lena:
45度投影：
代码如下：
main.m
1 clear all; close all;
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2020-09-10 16:33:00
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【问题发现】相信很多使用Python的小伙伴，都用到过range()函数，进行循环或遍历。for i in range(len(a)):
print(a[i])但当我们用得正嗨时，可能突然看到其他作者的代码中用的并不是range()函数，而是arange()函数，就有些困惑，是不是代码写错了？自己写代码时，该用哪个更好，逼格更高呢？ 其实两者功能十分相似，仅存在一点点区别。为了让
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2023-08-07 11:39:02
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1.CPU相关：（摘自MSDN——Processor Groups）Systems with more than one physical processor or systems with physical processors that have multiple cores provide the operating system with multiple logical processo
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2024-09-19 07:59:08
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Radon变换和Hough变换类似，最初是用于检测图像中的直线（例如笔直的街道边沿、房屋的边沿、笔直的电线等）。 关于Hough变换，可以参考OpenCV中的代码和示例（其实除了Hough Lines还有Hough Circles等等变种），此处不再赘述。 &nbs
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2024-07-26 15:55:34
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1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识3.部分源码clc;clear;close all;warning off;pack;addpath 'fu
原创
2022-10-10 16:02:22
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使用方法： 1、R = radon(I, theta) 返回亮度图像在角度theta下的Radon变换R。Rad
原创
2023-03-08 09:34:01
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# Python Radon变换与图像倾斜校准
在图像处理领域，Radon变换是一种常用的技术，特别是在将图像的倾斜部分进行校准时。通过以下步骤，你能够实现Python中对图像进行Radon变换并进行倾斜校准。本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码。
## 整体流程
以下是进行Radon变换的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的
# Python Radon 变换图像轴检测指南
在本教程中，我们将教你如何使用 Python 实现 Radon 变换，以识别图像中的轴。Radon 变换是一种图像处理技术，用于在图像中检测特定方向的特征。通过本教程，你将了解到 Radon 变换的过程并了解相关的 Python 代码实现。
## 流程概述
在开始之前，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 04:09:34
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg
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2024-03-19 13:04:57
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源：显著性检验，判定实验结果是否由随机误差导致的。举例很好，很清楚虽然样本中，均值苏州销售额大于郑州，但T-test发现这是随机导致的，P>0.05，当样本量足够大可能他们的销售额就没有差异了假设：两个样本集之间不存在任何区别结果：在显著性水平α =0.05的情况下，p>0.05接受原假设，p值＜0.05拒绝原假设方法：F值 = 组间方差与组内方差的比值，查表：F实际值>F查表
clc; clear; close all; warning off; p ind = find(sum(rays,2));...
原创
2022-10-10 15:30:05
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拉伸、收缩、扭曲和旋转一、 均匀调整cv2.resize二、 图像金字塔2.1 高斯金字塔2.1.1 下采样cv2.pyrDown（）2.1.2 高斯金字塔2.2 拉普拉斯金字塔2.2.1 上采样cv2.pyrUp（）2.2.2 拉普拉斯金字塔三、不均匀映射3.1 仿射变换3.1.1 概念3.1.2 应用3.2 透视变换3.2.1 概念3.2.2 应用 我们遇到的简单的图像变换是调整图像的大
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2024-01-09 19:19:37
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目标： • 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等• 学习的函数有:cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等 形态学转换原理：一般情况下对二值化图像进行操作。需要两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或者核，它是用来决定操作的性质的。基本操作为腐蚀和膨胀，他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。1、腐蚀把前景
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2023-10-07 17:33:27
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一、概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这种方法的一个突出优点是分割结果的Robustness
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2024-05-14 21:40:21
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radon变换原理讲解及利用python库函数快速实现前言成像流程坐标转换原理radon变换过程代码实现radon变换结果radon逆变换 前言最近遇到一个CT成像仿真的问题，以前只知道大概原理，具体成像算法也没有接触过，在此记录一下基本理论和代码实现。 成像流程简化来说射线穿过2-D的物体会产生一个1-D的数据，这个1-D的数据就是射线经过物体的衰减程度，通过衰减程度就能就算出2-D物体内部的
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2023-09-30 22:33:25
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说明：译自《PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY》2001年的一篇综述文章，原版权归《PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY》及文章作者Derek L G Hill, Philipp G Batchelor, Mark Holden and David J Hawkes所有。侵删，以及感谢必应在线翻译、谷歌在线翻译。翻译这么老的文章，主要是考虑对软
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2023-10-04 19:30:08
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