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

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

OpenCV实现图像连通组件标记与分析- matlab bwLabel; code: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(); void connected_component_demo(Mat &image); void connected_component_stats_demo(Mat &image)

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. 

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,

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

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

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\

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,

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

图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 “ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色.       图1                                                        图2 已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑色(即像素为0的点)

点击打开链接 图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 描述 "ACKing"同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色.       图1                                                        图2 已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

Matlab图像彩色转灰色 时间:2014年5月7日星期三 网上找的程序.实现图像彩色转灰色: I1=imread('C:\Users\Yano\Desktop\matlab\test1\4.jpg'); I2=rgb2gray(I1); figure(1) imshow(I1); title('源图像'); figure(2) imshow(I2); title('灰度图像'); 自己拍的几张图片,通过此程序转换成功: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nk

MoonLight可视化订单需求区域分析系统实现功能: 在现实生活中,计算机和互联网迅速发展,人们越来越趋向于网络,于是我们就有了各种各样的系统,来帮助我们更好地生活.比如对于打车来说,我们也可以通过网上叫车,那么我们就会产生大量的用户订单,特别是对于一些固定时间.固定地点,叫车用户的订单量会非常大,那么我们同样也要很好的管理这些订单.那么我们便要采取某些策略来统计分析,比如我们可以使用区域化的管理方式,根据ES中的数据进行圈选定位,将所圈选出的部分订单再进行处理统计信息.那么为了能够更好地看到

https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就

MATLAB等距扇形反投影分析 摘要:MATLAB phantom函数产生的Shepp-Logan模型,可以用来验证二维图像重建算法的数值精确度,本文首先据此模型,结合正弦图,讨论平行投影时的极坐标表示.扇形投影时,每条射线,可以看做是平行投影线旋转一定角度后的投影,根据几何关系,得出扇形投影时的极坐标表示.反投影是投影的逆变换,根据正弦图,可以很容易得出平行反投影的处理过程.对于扇形反投影,本文介绍了两种方法,一是参考MATLAB ifanbeam函数,将扇形投影数据重排成平行投影数据,这是个

matlab可以生成C++代码, 但是在涉及图像数据的时候,要注意数据格式的转换. 1. Matlab图像数据在内存中的存放顺序是R通道图,G通道图,B通道图.对于每个通道,数据存放是先列后行. 2. C++中,opencv Mat对象的数据存放顺序是先行后列,对于每个像素点,分别有r,g,b三个值. 3 . Opencv Mat 转matlab格式数据 对于opencv Mat图像,首先需要拆分成三个单通道图,然后分别进行转置,再按照R通道图,G通道图,B通道图的顺序把数据复制到一段连续空间.

碰到了一个曾经从未见过的奇怪问题:先上截图: 执行号 用户 题目 结果 时间 内存 语言 提交时间 895360 userid=%E9%95%BF%E6%9C%A8" style="text-decoration:none; color:rgb(55,119,188)">长木 pid=92" style="text-decoration:none; color:rgb(55,119,188)">图像实用区域 Accepted 508

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P