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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# 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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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
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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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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【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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轮廓算法的原理先将图片灰度化，之后进行滤波降噪，接着边缘检测，最后二值化
原创
2021-04-22 18:02:27
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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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# 图像细化算法及其在Python中的应用
## 引言
图像细化算法是数字图像处理领域的一项重要技术，它可以将图像中的线条或边缘细化为单像素宽度，以提取图像中的关键特征或进行形状分析。图像细化在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域具有广泛的应用。本文将介绍图像细化算法的原理及其在Python语言中的实现。
## 图像细化算法原理
图像细化算法的基本原理是通过迭代操作将图像中的宽线条逐渐细化为单
原创
2023-11-16 07:14:29
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尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
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2024-03-11 01:38:08
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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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均值滤波
均值滤波函数cv2.blur()
import cv2
img = cv2.imread('01.jpg')
blur = cv2.blur(img,(5,5))
cv2.imshow("blur",blur)
cv2.waitKey()
中值滤波
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，对脉冲噪声和椒盐噪声滤
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2017-12-16 09:45:00
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图像处理 颜色转换 颜色转换一般有150多种，常用的有2种BGR ↔ Gray, BGR ↔ HSV 注意 HSV 色调范围[0,179], 饱和度范围[0,255], 值得范围[0,255] 应用场景 目标跟踪 我们可以利用颜色特征，颜色对象，利用HSV更加容易得到，步骤如下： 抽取视频得每一帧 ...
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2021-10-12 11:00:00
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1. 算法简介算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm, AOA)是一种根据算术操作符的分布特性实现全局寻优的元启发式优化算法。
乘除运算提高位置更新的全局分散性加减运算提高位置更新在局部区域的精确性于2021 年由 Abualigah 等人提出。具有收敛速度快，精度高等特点。2. 理论基础算法分为三步：
通过数学优化器加速函数选择优化策略探索阶
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2024-06-05 11:32:44
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# 图像细化算法的实现
在计算机视觉和图像处理领域，图像细化是一种常用的技术，目的是将图像中的物体轮廓简化为更细的形式。在这篇文章中，我将引导你逐步实现图像细化算法，使用Python工具来完成。
## 1. 流程概述
以下是实现图像细化算法的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|--------------
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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其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作，在 opencv 中也可以进行，或者说是类似操作。那么它是什么操作呢？它就是图像的模糊（滤波）处理。均值滤波使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数。其参数说明是：src: 原图像ksize: 模糊核大小原理：它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素。3x3 标准化的盒式过滤器如下所示：特征：核中区域贡献率相同。作用：对于椒盐噪声的滤除效果比较好。# -*-coding:utf-8-*-"""File N
原创
2022-01-10 13:41:47
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给图像添加颜色在使用OpenCV操作图像时，有时候需要给图像添加不同的颜色，以达到不同的风格效果。这里介绍的主要是opencv中的cv.applyColorMap()函数。给图像应用颜色函数cv.applyColorMap(src, colormap, dst=None)src：表示传入的原图；colormap：颜色图类型(17种)。可以单独使用，也可以以一个列表的形式批量使用。以下图举例实现：直接上代码：# -*-coding:utf-8-*-"""File Name: color
原创
2022-01-10 13:41:49
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