morphological-analysis

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我無法實現灰度圖像的正確分割：基本事實，即我想分割的樣子，是這樣的：我最感興趣的是圈內的三個組件。因此，如您所見，我想將頂部圖像分爲三個部分：兩個半圓，以及它們之間的矩形。我已經嘗試過擴張，侵蝕和重建的各種組合，以及各種聚類算法，包括k-means，isodata和高斯混合物 - 所有這些都取得了不同程度的成功。任何建議，將不勝感激。編輯：這是我已經能夠獲得最好的結果。這是使用主動輪廓來

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計算numpy陣列的周長

我想計算給定numpy陣列結構的周長。周長我的意思是numpy數組中結構的確切周長。該結構可以包括孔。我目前的形式給出的是這樣的： import numpy a = numpy.zeros((6,6), dtype=numpy.int) a[1:5, 1:5] = 1;a[3,3] = 0 # Way 1 s = ndimage.generate_binary_structure(2,1

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將灰度圖像中的對象編寫爲零數組[

我試圖在捕獲的圖像中編寫一個灰度對象作爲代表對象像素塊（或類似對象樣式縮放比例）的0 1矩陣，我可以通過根據顏色的等級循環的對象，縮放和寫入矩陣，但是我正在尋找智能或開源工具， .NET是優選的， [更新想象的人工處理，更詳細地解釋] 原始圖像是彩色的，但是，我正在轉換它變成了256灰度，然後我想將它縮放到黑色或白色，所以在一天結束時它只是一張黑白圖片，我想將它轉換爲零一個矩陣，以下url包含

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兩個連接邊界的形態分離

我有關於以下場景的問題。當我後期處理圖像時，我獲得了一個輪廓，不幸的是兩次連接，你可以在底部看到。爲了明確我想要的只是外線。因此，我放大並標記了該行，我想要大圖像。我從這個選擇想要的只是outter的一部分，我已經被標記爲綠色，在未來的畫面。對不起，我的繪畫技巧不好。 ;）我正在使用MatLab和IPT。所以我也試着用bwmorph和hbreak這個選項來解決，但是它報錯了。我該如何解決

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正在用3x3結構元素執行兩次形態膨脹，結果元素與6x6結構元素相同？

我的問題很簡單。這可能太簡單了。但是，在我的一個項目中，我使用以下幾行來擴展二進制圖像。 cv::dilate(c_Proj, c_Proj, Mat(), Point(), 2); 這基本上是擴大與3x3矩形結構元素的二進制圖像。從最後一個參數，你可以看到我進行2次迭代此操作，這相當於： cv::dilate(c_Proj, c_Proj, Mat(), Point(), 1); cv::

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對圖像進行打開操作時，圖像會向下移動

我正在做一個自動車牌識別應用程序。我正在做的是在給定的車輛圖像上定位矩形物體，以提取車牌位置。我正在對圖像進行一次開啓操作，圖像似乎會向下移動。所以當我在原始圖像上找到號碼牌時，我只能找到號牌的一半，因爲最終圖像由於形態處理而下移。而且我注意到，這是發生在我使用的大小的結構元素4X13 讓我在這裏附上圖片。您會看到圖像頂部的差異，並且圖像向下移動了一下。有沒有人知道這個問題的解決方法？我真的堅持

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數據幀到數組（2列）

我想知道如何將一個data.frame轉換成一個數組，在我的data.frame由16列和> 100行組成。每排代表一個人（蝸牛）。我確實在每隻蝸牛上放了8個地標。所以現在我有16個座標/個人。不，我想將data.fram轉換爲數組，每個人都有自己的矩陣，所有的個體都放在一個（大）數組中。我的數據是這樣的：6個人有8個地標又名16座標（X & Y） X1.Lms Y1.Lms X2.Lms Y

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搜索結果的相關性越來越高

我對使搜索輸出對最終用戶更具實用性存在問題。問題與算法和方法相關，然後與確切的技術或框架相關。在我們的產品數據庫的那一刻，可以用下面的模式來描述：從搜索角度來看，我們已經做了非常標準的東西，用3 - 第三方文本搜索令牌分析器，處理錯誤類型和同義詞（這不是完整的列表，但正如我所說，它是在範圍之外）。但是，爲了使搜索結果更貼近現實生活中的用戶需求，我們需要執行額外的工作，這可能與Google按照相

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C＃日語形態分析器

我找不到任何C＃日語形態分析器。任何人都可以請建議一個？

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有沒有一個開源的自學習stemmer？

我需要實現某種stemmer/lemmatizer。我有一些不同形式的詞（幾千）。它不是一個形態詞典，只是它的一小部分。自動從文件中學習stemmer是不是一個好主意？有沒有可以使用的開源實現？