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可以使用閾值函數二值化圖像轉換成暗/亮像素,暗像素是0,輕的是:1。
那麼你會想用擴張來消除的圖像失真和侵蝕功能去除噪音(所有這些在維基百科都有明確定義)。
最後,如果你知道盒子的位置,你可以在每個盒子的中心獲取數值來確定數組值,或者可能使用中心附近的區域並採用當前值(即,更多0是填滿廣場,更多1是和空方)。
如果您正在掃描這些盒子,並且盒子位置有很多變化,則必須使用已知點或基準點執行某種級別的圖像配準。
至於使用什麼工具來做到這一點,我建議先使用像ImageJ這樣的工具手動嘗試這個工具,它具有一個UI,並且由於它全部用Java編寫,所以也可以用編程方式使用。
其他優秀的庫包括OpenCV和Java Advanced Imaging API。
您的結果肯定會因輸入圖像以及一致點亮和定位而有所不同。
查看數據如何處理數據的最好方法是嘗試手動應用這些處理步驟,以查看閾值應該在多大,需要多大的膨脹/腐蝕來獲得一致的結果。
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另請參閱http://stackoverflow.com/questions/2062618/java-framework-for-image-pattern-recognition – DNA 2012-03-01 23:02:12