binary-image

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我已將圖像轉換爲二進制（黑白）。這裏是original image和binary image 下面是我寫 a=imread('image'); imshow(a);title('original image'); b=imresize(a,[200,250]); figure,imshow(b);title('resized image'); c=im2bw(b); figure,ims

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提高Python中圖像處理循環的速度

我是python的新手。我正在編寫一個將相機輸入轉換爲二進制格式的程序。它顯示了那裏4秒的滯後。我正在設計手勢識別。所以這4秒的延遲是不可接受的。誰能幫我？ import numpy as np import cv2,cv from PIL import Image from scipy.misc import imsave import numpy def binarize_imag

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OpenCV - 如何從低質量灰度圖像中獲得更好的手部輪廓？

我需要從手圖像獲取輪廓，一般我處理圖像以4個步驟：得到3個通道的原始RGB灰度圖像，以1個信道： cvtColor(sourceGrayImage, sourceGrayImage, COLOR_BGR2GRAY); 使用高斯模糊到過濾灰度圖像： GaussianBlur(sourceGrayImage, sourceGrayImage, Size(3,3), 0); 二進制灰度圖像，我

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如何在R中保存二進制圖像的XY座標？

我試圖在R中保存二進制圖像的XY座標，類似於在ImageJ中保存「保存XY座標」功能。我已經瀏覽了幾種可用於R的圖像分析軟件包，但還沒有弄清楚如何實現這一點。

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如何使用具有虛值的圖像進行進一步處理，如在MATLAB中進行二值化處理？

我有一個灰色的圖像，我已應用同態過濾。這個過濾的結果給了我一個圖像，它有一些複雜的數字，因爲它是像素值。當我分別查看虛像和真像時，我意識到我只需要虛像就可以進一步處理。但是我無法使用它，因爲我無法將想像圖像二值化以進一步處理。如果有人對此有任何解決方案或建議，請讓我知道。這裏是整個過程的圖像：複雜的圖像：真實圖像：原始灰度圖像：

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二值圖像中的對象檢測

此任務來自穩定背景上的跟蹤對象。到目前爲止，我是能夠消除的背景，並獲得二進制掩碼是這樣的：我需要得到邊界玩具的矩形沒有連接到它的電源線（在某些幀是很厚）。聽起來很容易，但我想不出一個好辦法。我試着與我剪裁的玩具模板互相關。這不是很好，再加上我需要矩形才能夠改變它的大小。繩子加了一些混亂。 meanShift()也沒有顯示出良好的結果，因爲繩索和偶爾的噪音。現在我使用findContours(

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將二進制圖像顯示爲視頻的Matlab

我使用此代碼作爲檢測視頻中手的膚色的起點。作爲我做的第一步，我使用imshow（segment）來顯示結果;在Matlab中使用函數。這裏的代碼（網上查到）我不完全理解： function SkinDetection() obj = VideoReader('CloseupHandVid.mp4'); nframes = read(obj, inf); nframes = get(obj

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Python OpenCv2，計算有色物體的輪廓

我希望能夠計算檢測到的物體中的像素數量。我正在使用cv2.threshold函數。這裏有一些sudo代碼。 import cv2 import numpy as np import time while True: cam= cv2.VideoCapture(0) while(cam.isOpened()) ret, image = cam.read()

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如何減少二進制圖像中的背景噪音

這是一個二進制圖像的例子，即作爲輸入，我們有一個imageByteArray和2個可能的值：0和255。例1：例2：該圖像包含在背景一些原稿邊緣。該任務是刪除，減少背景像素的數量對邊緣像素的影響最小。問題是現代算法存在哪些技術來做到這一點？我不希望作爲一個答案是什麼：使用高斯模糊擺脫背景噪音，使用黑白算法（康力，索貝爾等）閾值或使用霍夫（霍夫線性的推移這種噪聲瘋狂不管是什麼選項已設置）

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二進制圖像中2點之間的轉換數0到1

我有二進制指紋圖像。我想在2點之間計算變換1的數量爲0。兩點的值是0.可以任意波特幫我寫matlab它的代碼嗎？我的照片是在這裏：我的點是a，b。我畫線，b之間