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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细化算法作为数学形态学在图像处理上的典型应用对应，可以求取图像基本形状特征，去除多余不相关数据。细化算法比较多，这里只对3种算法进行分析。1. 算法一：查询删除————————引自 吕凤军《数字图像处理编程入门》 对应3*3局部数据，有1）内部点不删 2）孤立点不删 3）直线端点不删 4）去除后连通域增加不删。 &n
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2024-08-12 17:45:34
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Hilditch 细化算法是经典的二值图像细化算法，然而，在网上却很难找到一个详细、正确的介绍和实现。可以找到一辆个 Hilditch 算法的C实现，但缺乏注释，代码可读性也很差。在期刊网上找到几篇论...
原创
2022-05-30 18:16:49
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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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# 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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并行Zhang细化算法 和 FPA算法 ，的规则好像完全一样。// p9 p2 p3 // p8 p1 p4 // p7 p6 p5
原创
2022-07-20 19:22:18
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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 |
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# 深度学习图像细化算法的实现指南
深度学习在图像处理中的应用越来越广泛，而图像细化是提高图像质量和可视化效果的重要步骤。本文将带领刚入行的小白通过详细的步骤和代码，了解如何实现深度学习图像细化算法。
## 总体流程
在开始之前，我们先梳理一下实现深度学习图像细化算法的整体流程。以下是每个步骤的介绍。
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 数据准备：收集
导入第三人称资源，在第三人称蓝图中进行操作演示。动画曲线（Animation Curves）提供一种在动画播放时更改材质或者变形目标值的方法。他们的工作流要求您指定要修改的资源（材质或者变形目标），相应的命名曲线，然后在动画的持续时间内调整关键帧值。示例1：人物跑动骨胳缩放1.找到人物跑动的动画，双击打开资源。2.在曲线面板点击添加按钮选择增加动画曲线，并命名为Test1 3
此实现5个条件：1，,前景点。2，8邻域前景点2到6。3,8邻域联通区域1。4，2个像素宽的垂直条不完
原创
2022-07-20 19:22:47
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图像边缘是定义图像内容的基本元素，其在空间域的变现形式为：一系列具有梯度局部极大性质的像素点构成的线性结构。因此，我们检测边缘的最朴素的方法便是对梯度大小进行阈值化。1、梯度阈值化检测边缘Sobel算子和Laplacian算子作为高通滤波器，它们具有去除图像中低频成分，保留高频成分的特性，因此常用于图像的边缘检测，具体原理及API介绍见上一篇博客。由于Sobel算子是Canny算子边缘检测的基础，
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2024-09-08 19:17:47
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对于当前像素点，扫描它的8邻域，如果邻域的像素值为255，则b[i]=1(i=0…8)，像素值为128(表示该
原创
2022-07-20 19:23:25
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数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（像元），各点（像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些
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2023-10-31 13:28:34
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原创
2022-08-15 17:01:50
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最近在实验室里遇到了一个问题，就是在有一张轮廓二值图的情况下，如何才能将轮廓进行细化，得到轮廓的骨架。效果如图：可以看到，右边图中的数字变瘦了，这就是细化算法的作用下面我们来讲一下，Thining-Algorithm的算法原理。一、八领域我们先来介绍一下，八领域这一个概念p9p2p3p8p1p4p7p6p5 如图，八领域是指包围了中心P1像素的八个像素点。在很多图像处理算法中，八领域的这
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2023-12-29 17:46:08
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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
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2024-05-25 17:03:08
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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，可以理解为图象的中轴。 好的细化算法一定要满足：收敛性；保证细化后细线的连通性保持原图的基本形状减少笔画相交处的畸变细化结果是原图像的中心线细化的快速性和迭代次数少
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2024-01-31 16:24:41
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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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我们了解过了指纹识别的大致流程后，这篇文章用来介绍指纹识别硬件中最重要的部分，传感器。其实传感器、芯片也要符合物理学的基本原理，他们都是物理学的原理的一种实现，我们可以从光、电、声、热、力这几个基本的物理研究领域中展开，看看今天主流的指纹识别传感器的分类和实现。一、光学传感器 光学传感器的发展历史可能是最久的了，已经有30年的历史了。实现的原理也是最简单的。 它主要是利用光的折摄和反射
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2024-05-17 11:55:59
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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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