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Python演示投影法分割图像示例(一)。

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简介:
投影法常被应用于图像的阈值分割操作。 接下来,我们将通过Python编程语言来演示其具体应用。以下是相应的代码: ```python import cv2 import numpy img = cv2.imread(rD:/0.jpg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) height, width = img.shape[:2] #resized = cv2.resize(img, (3*width,3*height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #二值化 _, thresh = cv2.threshold(img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow(threshold, thresh) ```

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客服
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  • Python中使用的实
    优质
    本篇文章介绍了如何在Python编程环境中应用投影法进行图像分割的基础方法和步骤,适合初学者理解和实践。 投影法常用于图像的阈值分割。下面用Python实现这一过程,并给出相关代码。 ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(D:/0.jpg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) height, width = img.shape[:2] # resized = cv2.resize(img, (3*width, 3*height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 二值化处理 _, thresh = cv2.threshold(img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) ```
  • Python中使用进行的实
    优质
    本篇文章介绍了在Python环境下利用投影法实现图像分割的基本原理和具体步骤,并提供了一个详细的操作实例。适合初学者了解该方法的应用场景和技术细节。 今天为大家分享一个使用Python实现投影法分割图像的示例。这个示例具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章继续了解吧。
  • Python中实现垂直的实
    优质
    本篇文章通过具体代码示例,在Python环境下详细讲解了如何进行图像的垂直投影技术应用,旨在帮助读者理解并掌握该算法。 今天为大家分享一个使用Python实现图像垂直投影的示例。这个示例具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。让我们一起看看具体内容吧。
  • Python中使用的实(二)
    优质
    本篇文章详细介绍了在Python编程环境下应用投影法进行图像分割的具体步骤和方法,通过实际代码示例帮助读者理解如何有效利用此技术处理特定类型的图像数据。这是系列教程中的第二部分,着重于深入讲解算法细节及其优化技巧。 在上篇博客里,我们已经完成了水平投影图与垂直投影图的绘制工作。接下来可以利用获取到的这些投影数据来进行图像分割操作;这种方法常用于文本分割中,因此这里依旧以之前用过的图片为例进行讲解。 首先展示一下上次得到的两张图表:一张是描述了从垂直方向上文字分布情况的图,另一张则是展示了水平方向上的信息。设想将这两幅图重叠在一起(当然在叠加时需要调整比例),这样我们就能清晰地看到四个相互交叠的白色区域,而这些白块所处的位置实际上就是原图像中文本所在的具体位置。因此接下来的任务就是要找出这些白块的确切坐标;考虑到这里的白色区域大致呈矩形形状,所以我们需要确定的是每个矩形四角的坐标。 下面给出具体的代码实现: ```python # 根据水平投影值选定行分割点 inline = 1 start = 0 j = 0 for i in range(0, ...): ``` 注意这里“range(0,”后缺少实际数值或变量名的定义,请根据实际情况补充完整。
  • ICNet语义
    优质
    ICNet是一种高效的图像语义分割技术,本视频通过具体实例展示了ICNet在不同场景下的应用效果及其实时性能优势。 轻量快速语义分割模型ICnet的代码复现工作已经完成,并且已经在笔记本电脑和台式机上成功运行。
  • 百度人脸
    优质
    简介:本示例展示百度人脸识别技术中的人脸分割功能,通过智能算法精准分离并突出显示人物面部特征,适用于图像处理与个性化应用开发。 基于百度AI开放平台的图像分割示例Demo的具体使用方法可以参考博主的相关博客文章。
  • Python与TensorFlow的识别
    优质
    本示例介绍如何使用Python结合TensorFlow进行图像识别,涵盖环境搭建、模型选择、数据预处理及训练流程。适合初学者快速上手深度学习项目。 Python结合TensorFlow的图像识别示例可能存在一些不足之处,请提出改进意见,并对这段描述进行优化。
  • Matlab垂直代码
    优质
    本代码利用Matlab实现基于垂直投影技术的图像分割方法,适用于文字识别、字符定位等领域。通过分析图像灰度值在垂直方向上的分布,准确提取目标区域。 这段文字描述的是用于图像分割处理的代码。
  • MediaCodec
    优质
    本示例展示了如何使用MediaCodec进行高效的视频投屏,通过优化编码和解码过程,提供流畅、低延迟的多媒体内容传输体验。 投屏功能的实现包括使用MediaCodec进行编解码、通过MediaProjection获取屏幕视频、利用WebSocket传输视频数据以及在SurfaceView上显示内容。这里提供一个小示例程序来演示这些技术的应用。由于时间紧迫,我重新打包了一份代码,如果有任何问题欢迎交流讨论。
  • 去噪
    优质
    本示例展示了一种高效的图像去噪技术,能够有效去除图像中的噪声,同时保持图像细节清晰。通过具体算法和实验结果,为用户提供直观的去噪效果对比。 视频图像处理应用中的MATLAB图像降噪示例代码可以下载后查看。