1. 引言随着技术的不断发展，图像处理在各种场景中的应用也变得越来越广泛。高分辨率 GAN (Generative Adversarial Network) 是近年来图像处理领域的热点技术，它能够生成极高分辨率的图像，与此同时，它也可以用于各种修复和增强任务。本文将专注于使用高分辨率 GAN 对扰动文档图像进行去扭曲处理的方法。2. GANs 简介生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两部
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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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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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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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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一、简介两维情况下radon变换大致可以这样理解：一个平面内沿不同的直线（直线与原点的距离为d，方向角为alfa）对f（x，y）做线积分，得到的像F(d,alfa)就是函数f的Radon变换。也就是说，平面（d，alfa）的每个点的像函数值对应了原始函数的某个线积分值。
原创
2021-07-09 14:48:18
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本次函数有1、阶乘2、计算组合数C(n,x)3、二项概率分布4、泊松分布 以下是历史函数create_rand_list() #创建一个含有指定数量元素的listsum_fun() #累加len_fun() #统计个数multiply_fun() #累乘sum_mean_fun() #算数平均数sum_mean_rate() #算数平均数计算回报median_fun() #中位数mode
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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# Python Radon 用法详解
## 简介
Radon 是一个 Python 的静态代码分析工具，用于检测代码质量，查找代码中的问题和改进代码结构。它可以帮助开发人员找到代码中的复杂度、重复代码和代码耦合等问题，并提供相应的解决方案。
在本文中，我们将详细介绍 Radon 的用法，并通过代码示例演示如何使用 Radon 进行代码质量分析。
## Radon 的安装
首先，我们需要安装
原创
2024-06-19 03:53:14
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从本节课开始进行函数的学习，计划用四节课的时间(前三节课理论，第四节课实践)学完。学完函数后，一些复杂的编程问题便可以用更加简单的方法解决。学习函数是因为函数能让我们在编写代码中，避免重复的代码，让代码看上去更加简洁和易读。对于函数这个概念我们并不陌生，中学数学课本上的y=2x+1就是一个函数，自变量x输入的值决定了y输出的值，python中的函数也是如此。下面让我们来看看python中的函数。一
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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# 提取图像方向的方法及应用
在处理图像数据时，有时我们需要了解图像的方向信息，以便进行后续的处理或分析。本文将介绍如何使用Python提取图像的方向信息，并给出相应的代码示例。
## 图像方向的含义
图像的方向通常包括水平方向和垂直方向两个维度。水平方向表示图像中物体在水平方向上的位置关系，垂直方向表示图像中物体在垂直方向上的位置关系。通过提取图像的方向信息，我们可以更好地理解图像中的内容
原创
2024-03-31 05:42:08
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# 实现图像边缘方向python教程
## 1. 流程
首先，我们来看一下整个实现图像边缘方向的流程。可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 灰度处理 |
| 3 | 计算梯度幅值和方向 |
| 4 | 边缘方向提取 |
| 5 | 显示结果 |
原创
2024-06-16 04:26:30
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作者：奈何缘浅wyj图像仿射变换仿射变换简介什么是仿射变换图像上的仿射变换, 其实就是图片中的一个像素点，通过某种变换，移动到另外一个地方。从数学上来讲， 就是一个向量空间进行一次线形变换并加上平移向量， 从而变换到另外一个向量空间的过程。向量空间m : m=(x,y)向量空间n : n=(x′,y′)向量空间从m到n的变换 n=A∗m+b整理得到:image.png将A跟b 组合在一起就组成了仿
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2024-03-14 21:38:42
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图像边缘是图像的重要特征，是图像中特性（如像素灰度、纹理等）分布的不连续处，图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间，因此，边缘是图像分割、图像理解
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2023-09-03 09:25:56
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一、numpy库与matplotlib库的基本介绍1.安装（1）通过pip安装：>> pip install matplotlib &n
# Python 中的 Radon 函数使用指南
在 Python 中，Radon 是一个非常有用的工具，可以帮助我们分析代码的质量，包括复杂度、重复代码、代码行数等。如果你是一名刚入行的小白，可能初次听到 Radon 函数并不知道从何入手。本文将教你如何在 Python 中使用 Radon 函数并实现相关功能。
## 流程概述
为了帮助你了解使用 Radon 函数的步骤，下面是整个流程的总
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2024-10-25 06:29:29
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