Advertisement

Moore-Neighbor Boundary Trace: 通过Moore-Neighbor Tracing 确定二值图像中的对象边界...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：本文介绍了一种基于Moore邻域追踪的方法，用于在二值图像中准确确定和跟踪对象边界。该技术能有效捕捉到复杂形状的边界信息，在图像处理与分析领域具有广泛的应用价值。 函数边界 = traceit( 输入 ) 此功能使用摩尔邻居跟踪算法提供二值图像中对象边界的轨迹点列表。 输出格式为： [ x1 y1 ] [ x2 y2 ] …… [ xn yn ] 输入的图像是必须是二进制形式。如果不是，结果可能无法保证准确。 为了可视化函数的结果，可以参考以下代码： 边界 = traceit( 输入 ); imshow( 输入); hold on; plot(boundary(:, 1), boundary(:, 2), r ); hold off; 如果在二值图像中存在多个连接对象，则需要修改代码以找到每个对象的初始条目。这超出了本功能的需求范围，因此未包含此内容。 为了更好地理解摩尔-邻居追踪算法，请参考相关文档或资源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Moore-Neighbor Boundary Trace: 通过Moore-Neighbor Tracing 确定二值图像中的对象边界...
    优质
    简介：本文介绍了一种基于Moore邻域追踪的方法，用于在二值图像中准确确定和跟踪对象边界。该技术能有效捕捉到复杂形状的边界信息，在图像处理与分析领域具有广泛的应用价值。 函数边界 = traceit( 输入 ) 此功能使用摩尔邻居跟踪算法提供二值图像中对象边界的轨迹点列表。 输出格式为： [ x1 y1 ] [ x2 y2 ] …… [ xn yn ] 输入的图像是必须是二进制形式。如果不是，结果可能无法保证准确。 为了可视化函数的结果，可以参考以下代码： 边界 = traceit( 输入 ); imshow( 输入); hold on; plot(boundary(:, 1), boundary(:, 2), r ); hold off; 如果在二值图像中存在多个连接对象，则需要修改代码以找到每个对象的初始条目。这超出了本功能的需求范围，因此未包含此内容。 为了更好地理解摩尔-邻居追踪算法，请参考相关文档或资源。
     
  • Moore Neighbor Boundary Trace in MATLAB Development
    优质
    本文介绍了一种基于MATLAB开发的Moore邻域边界追踪算法，详细阐述了其工作原理和实现方法。 在MATLAB开发过程中，MooreNeighborBoundaryTrace是一种用于处理二进制图像边界的算法。该算法基于摩尔邻域的概念，在图像处理与计算机视觉领域有广泛应用。摩尔邻域定义了像素的相邻关系，每个像素点拥有八个邻居：上方、下方、左侧、右侧以及四个对角线方向。 Moore邻域边界跟踪的主要目标是有效识别和追踪二进制图像中的对象边界。在这样的图像中，通常用0表示背景区域，1代表前景或目标物体。这种技术对于分割任务、形状分析及物体识别至关重要。通过这些方法，我们可以更好地理解并解析出图像内部的结构特征。 `traceit.m` 文件很可能是实现这一算法的核心代码段，在此脚本内开发者可能定义了一个函数，该函数接收二进制图作为输入，并输出边界像素序列或标记边界的图片。这个过程通常涉及迭代地检查每个像素及其摩尔邻域来确定它们是否属于边界并记录下来。 `license.txt` 文件则包含了软件许可协议的相关信息，这通常意味着对 `traceit.m` 函数的使用、分发和修改都受到特定法律条款的限制。用户在利用这段代码时应仔细阅读该许可证以确保遵守规定，并避免违反版权法。 从硬件接口及物联网(IoT)的应用角度来看，边界跟踪算法可以用于各种场景。例如，在监控摄像头中进行目标检测或智能传感器的数据预处理过程中使用这种技术可以帮助系统更好地理解和过滤输入的图像信息。在资源有限的IoT设备上运行优化过的MATLAB实现能够降低计算复杂度并提高整体性能。 MooreNeighborBoundaryTrace是MATLAB中一种重要的工具，用于基于摩尔邻域概念追踪二进制图中的对象边缘，在改进图像处理和计算机视觉项目方面尤其有用，特别是在硬件接口与物联网相关的场景下。
     
  • 二值图像边界追踪-二值图像边界追踪.rar
    优质
    本资源提供了一种针对二值图像进行高效边界的追踪算法源代码。通过递归或扫描线方法实现像素级别的精准定位，适用于图像处理与模式识别领域研究。 有人需要二值图像边界跟踪的代码，因此我编写了一段经过测试的代码供有需求的朋友参考。
     
  • Optimal Filtering - By Anderson and Moore
    优质
    《Optimal Filtering》由B.D.O. Anderson和J.B. Moore合著，是控制理论与信号处理领域的重要著作，深入探讨了卡尔曼滤波及其他最优滤波技术。 《Optimal Filtering》是由Anderson和Moore合著的一本书。这本书主要讨论了最优滤波的理论与应用，并提供了详细的数学推导和实际案例分析。书中内容对于研究信号处理、控制系统等领域的人来说非常有参考价值。
     
  • Technical Specification for Neighbor Awareness Networking, Version 1...
    优质
    《邻域感知网络技术规范 第一版》旨在为无线通信设备间的自动识别和信息交换提供标准化方案，促进智能设备在网络中的无缝连接与协同工作。 《WiFi相关技术资料》专辑收录了Neighbor Awareness Networking Technical Specification Version 1.0（2015年5月发布的最新版本）。
     
  • 在MATLAB中确定二值图像的质心位置
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件计算二值图像内对象的几何中心（即质心）的具体方法和步骤。文中详细解释了相关函数的应用及其参数设置，旨在帮助读者掌握这一技术，用于物体检测、跟踪等领域。 在MATLAB中找出二值化图像的质心，并提取特征点坐标，在黑色背景上提取白色点的坐标。
     
  • 阈值概念解析：通过图像直方图确定阈值以实现灰度图像到二值图像的转换-MATLAB开发
    优质
    本项目详细介绍了使用MATLAB基于阈值概念将灰度图像转换为二值图像的方法，重点在于分析和应用图像直方图来优化阈值选择。 该代码是自解释的。
     
  • Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding in Nonlinear Time Series...
    优质
    本文提出了一种新的非线性时间序列数据降维方法——稀疏局部线性和邻域嵌入法(Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding, SLLNE)，有效捕捉数据的内在结构和动态特性。 提交的内容包括稀疏编码程序以及支持向量回归和支持向量机中的装袋树程序，并引用了论文《用于非线性时间序列预测的稀疏局部线性和相邻嵌入》中使用的16个数据集，作者为Waleed Fakhr，发表于ICCES 2015年会议。 该文提出了一种基于字典的L1范数稀疏编码方法，专门用于时间序列预测。这种方法无需训练阶段且参数调整最少，适用于非平稳和在线应用中的预测任务。在预测过程中，每个测试向量通过基础追求L1范数问题来估计一组稀疏权重，并尝试约束稀疏编码公式，包括了稀疏局部线性嵌入及最近邻嵌入。 为了验证该方法的有效性，在包含16个时间序列数据集的离线试验中进行了实验。这些数据集中训练样本是固定的。所提出的方法与装袋树（Bagging Tree, BT）、最小二乘支持向量回归(LSSVM)和正则化自回归模型(AR)进行了比较，结果显示该稀疏编码预测方法在10倍交叉验证下优于LSSVM，并且显著超过了其它两种模型的性能。
     
  • 二值图像中对象总周长的计算-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB环境中精确计算二值图像中所有独立对象总周长的方法。通过高效算法识别并量化边界像素，适用于物体检测与分析领域。 该函数扩展了 regionprops 中的 Perimeter 函数，以便在计算周长时考虑内部边界。
     
  • 关于二值图像边界提取的方法探讨
    优质
    本文深入探讨了针对二值图像的有效边界提取方法，分析并比较了几种主流技术的优劣，旨在为相关领域研究提供参考。 这是我们有用但仍有价值的对错学者参考内容，供大家参考使用。