转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

A - A Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice LightOJ 1331 Description Agent J is preparing to steal an antique diamond piece from a museum. As it is fully guarded and they are guarding it usi

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

class class1 { public static void Main(string[] args) { //使用多态求矩形面积与周长和圆的面积与周长 Shape cl = ); double clarea = cl.GetArea(); double clpar = cl.GetPerimeter(); Console.WriteLine(), Math.Round(clpar, )); Shape sq = , ); double sqarea = sq.GetArea(); doub

CAD绘制图像的过程中,画圆的情况是非常常见的,用户可以在控件视区点取任意一点做为圆心,再动态点取半径绘制圆. 主要用到函数说明: _DMxDrawX::DrawCircle 绘制一个圆.详细说明如下: 参数 说明 DOUBLE dCenterX 圆的中心X值 DOUBLE dCenterY 圆的中心Y值 DOUBLE dRadius 圆的半径 IMxDrawCustomEntity::Draw 把实体绘制到图上.一般用于动态拖放时,在拖放结束时,绘制到图上. _DMxDrawXEvents::

CAD绘制图像的过程中,画圆的情况是非常常见的,用户可以在控件视区点取任意一点做为圆心,再动态点取半径绘制圆. 主要用到函数说明: _DMxDrawX::DrawCircle 绘制一个圆.详细说明如下: 参数 说明 DOUBLE dCenterX 圆的中心X值 DOUBLE dCenterY 圆的中心Y值 DOUBLE dRadius 圆的半径 IMxDrawCustomEntity::Draw 把实体绘制到图上.一般用于动态拖放时,在拖放结束时,绘制到图上. _DMxDrawXEvents::

import cv2 import numpy as np def get_leave_areas(image): img = cv2.imread(image) GrayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, threshed_img = cv2.threshold(GrayImage, 160, 255,cv2.THRESH_BINARY) # 二值化, 阈值偏高 image, contours, hierarchy = cv2.

根据朋友给的一份原理写的 感觉还挺清楚 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> using namespace cv; #define MAXWIDTH 352 #define MAXHEIGHT 288 typedef struct PTNode{ int data; int parent; }PTNode; void GetCCL(Mat &imgsrc, Mat &am

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0        3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and e

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图).在这个过程中,有些连通区域面积随阈值上升的变化很小,这种区域就叫MSER. ,其中Qi表示第i个连通区域的面积,Δ表示微小的阈值变化(注水),当vi小于给定阈值时认为该区域为MSER. 显然,这样检测得到的MSER内部灰度值是小于边界

内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 img = cv2.imread(path) gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像转灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray, 75, 25

毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别,基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图 一.首先引入需要的包,然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png") 二.选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将图片转换为灰度图,以便后续的阀值处理,具体选取BGR哪个根据图片不同而不同:之后均值滤波以降噪,要在失真和去噪效果之间取得平衡,选取合适大

http://codeforces.com/problemset/problem/598/D 分析:BFS,同一连通区域的周长一样,但查询过多会导致TLE,所以要将连通区域的答案储存,下次查询到该连通区域就可以直接得出结果 1 #include<iostream> 2 #include<sstream> 3 #include<cstdio> 4 #include<cstdlib> 5 #include<string> 6 #include<