最近做驗證碼識別,原本用MATLAB已經實現的整個識別模型,不過代碼要部署在Linux服務器上還是需要用另外的語言實現,於是決定用Python + OpenCV來實現。 bwlabel函數的作用是檢測二值圖像中連通域的個數及為每個連通域標記后的矩陣。 關於連通域檢測算法我是參考的http ...
算法分析 圖像預處理。對二值圖進行形態學開操作,開操作能去掉細小的塊,平滑目標區域邊界且保持面積不變 遍歷二值圖矩陣,尋找目標區域且未被標記的點,若當前像素未標記且當前位置像素點為 二值圖的目標區域 將該目標點入隊,並標上區域編號label BFS,對步驟 中的求得 鄰域的像素點,如果該點未越界,是目標點 灰度值為 並且未被標記過則入隊,並且標上當前編號label,隊列中每個點的 領域判斷完則出隊 ...
2020-11-06 13:05 0 849 推薦指數:
最近做驗證碼識別,原本用MATLAB已經實現的整個識別模型,不過代碼要部署在Linux服務器上還是需要用另外的語言實現,於是決定用Python + OpenCV來實現。 bwlabel函數的作用是檢測二值圖像中連通域的個數及為每個連通域標記后的矩陣。 關於連通域檢測算法我是參考的http ...
用法: L = bwlabel(BW,n) 返回一個和BW大小相同的L矩陣,包含了標記了BW中每個連通區域的類別標簽,這些標簽的值為1、2、num(連通區域的個數)。n的值為4或8,表示是按4連通尋找區域,還是8連通尋找,默認為8。 4連通或8連通是圖像處理里的基本感念 ...
實驗中需要用到區域聯通的算法,就是類似於matlab中bwlabel的函數。網上找了找c++源碼未果,bwlabel-python版用python描述了matlab中的實現方法,但是最后對標簽的處理部分並未看明白,故自己用c++實現了一個。先直接看bwlabel函數代碼 ...
算法分析 開辟新矩陣存放旋轉后的圖像。計算公式如下,H為原圖像行,W原圖像列,a為旋轉角度,a是鈍角時,三角函數需要加上絕對值 計算旋轉后的坐標(旋轉方向為逆時針)。利用原坐標點與旋轉矩陣相乘,公式如下,x,y為原坐標,a為旋轉角度,x',y'為旋轉后的坐標 ...
圖像放縮 算法分析 根據放縮倍數,開辟一個新矩陣存放放縮后的圖像 利用雙線性插值公式, 計算新圖像中的每個點映射回原圖像中的灰度值(注意邊界處理) 雙線性插值代碼 實驗結果 ...
matlab函數_連通區域 1、 matlab函數bwareaopen──刪除小面積對象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:刪除二值圖像BW中面積小於P的對象,默認情況下使用8鄰域。算法:(1)Determine the connected components. ...
算法分析 對原圖像矩陣邊界填充(填充的行列根據濾波器模板大小來設置),這里使用3*3的模板,所以向外擴充一圈,行和列增加2,這里使用的是復制邊界的填充方式'replicate'(直接調用的padarray函數),也可以直接通過矩陣賦值的方法實現邊界填充 遍歷原圖像每個通道的每個 ...
L = bwlabel(BW,n)返回一個和BW大小相同的L矩陣,包含了標記了BW中每個連通區域的類別標簽,這些標簽的值為1、2、num(連通區域的個數)。n的值為4或8,表示是按4連通尋找區域,還是8連通尋找,默認為8。 [L,num] = bwlabel(BW,n)這里num返回的就是BW中 ...