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java - Java での OpenCV 適応しきい値処理
javadoc は、適応しきい値関数の署名について次のように述べています。
blockSize特定の画像が与えられた場合、自動的にand C(offset)の値を入力する必要があります。そのため、カラー画像をグレースケールに変換してから、OCR の前処理ステップとして適応しきい値を適用します。
blocksize現在、 andの値をハードコーディングし、C何がより良い結果をもたらすかを確認してから、その値に落ち着きます。これらのパラメーターの最良の (またはより良い) 値をどうにかして見つけて、グレースケール画像が与えられたときに、私のアルゴリズムがblocksize「C」の適切な値を知る方法はありますか?
PS: 私が使用している適応しきい値法はADAPTIVE_THRESH_MEAN_C.
ios - 適応しきい値 CIKernel/CIFilter iOS
iOS で適応しきい値処理を実行するカーネルを見つけるために、あらゆる場所を調査しました。残念ながら、私はカーネル言語またはその背後にあるロジックを理解していません。以下に、しきい値処理を実行するルーチンを見つけました ( https://gist.github.com/xhruso00/a3f8a9c8ae7e33b8b23d )
これを適応しきい値カーネルに書き直すことは可能ですか? 私が提供している画像は白黒に変換されており、すでにぼやけています。参照できるリソースはありますか? スタック全体が CoreImage を中心に構築されているため、CoreImage を使い続けたいと思います。
編集:私が達成しようとしているものの最良の例/参照は、GPUImage の GPUImageAdaptiveThresholdFilter に実装されています - https://github.com/BradLarson/GPUImage/blob/c5f0914152419437869c35e29858773b1a06083c/framework/Source/GPUImageAdaptiveThresholdFilter.m
opencv - 適応しきい値のクラッシュ
を使用して文字をセグメント化しています
私も使っています
問題は、一部の画像でBINARY_INVはパラメータを設定するまでクラッシュし81,-35
、一部の画像では同じ問題ですBINARY
たとえば、最初の「上」の画像は、BINARYset to81,-35およびBINARY_INVtoの結果を示しています。81,-80
BINARY to121,-35とBINARY_INVtoを変更すると81,-80、画像の 2 番目の行が表示されます -> 2 番目の画像でエラーなしでクラッシュします
BINARY_INVto81,-35とBINARYto を変更すると121,-80、最後の画像になります
自分が何をしているのかをより明確にするためのコードを提供しています。
私は今、何が起こっているのか完全に混乱しています。誰かが私が間違っていることを教えてもらえますか?
ios - 明るいゾーンのある画像のしきい値処理
モニターから写真を撮り、曲線を抽出するiOS用のアプリをopenCVで開発していますが、しきい値処理後に画像にいくつかの明るいゾーンがある場合、完全な曲線ではなくいくつかの黒いゾーンが得られます
では、例のように画像にいくつかの明るいゾーンがある場合に、画像を処理して曲線を抽出する方法
matlab - 適応しきい値処理 Matlab-Opencv
8 ビットの単一チャネル uint8 イメージに matlab を介して cv.adaptiveThreshold (opencv) を適用したかったのですが、常にエラーが発生しています。このウェブサイトから次のコードを試してみました: https://kyamagu.github.io/mexopencv/matlab/adaptiveThreshold.html
入力引数が不足しているというエラーが表示されます。私がこのように走っているとき：
正常に動作していますが、これは私が望むものではありません。デフォルトの方法と基準を適用したくありません。
助けてくれてありがとう。
java - Java opencv を使用して、画像内で検出されたしわの破線を接続します
高解像度カメラで撮影した画像のしわを検出するプログラムに取り組んでいます。現在、プロジェクトは開始段階にあります。これまでに次の手順を実行しました。
- グレースケールに変換し、画像を対比します。
- ガウスぼかしを使用してノイズを除去します。
- しわを検出するために適応しきい値を適用します。
- 拡張を使用して、検出されたしわのサイズを拡大し、単一のしわの異なる要素を可能な限り結合します。
- 輪郭を見つけて、面積が小さい輪郭を削除することで、ノイズを除去します。
同じコードは次のとおりです。
質問: 下の画像の結果からわかるように、皮膚の 1 つのしわが別々の小さな要素に分解されています。ここでは、これらの要素を接続して、膨張を使用して完全なしわを表示しようとしています。それが完了したら、最初に輪郭を検出し、輪郭の面積を計算してから、特定の値未満の面積を持つ輪郭を削除することで、ノイズを除去しています。
ただし、これでは適切な結果が得られないため、壊れたしわ要素を結合するためのより良い方法があると感じています. これを解決するのを手伝ってください。
私は本当に解決策が必要であり、私はここの初心者であるため、質問に何か問題がある場合はご容赦ください。
画像は次のとおりです。
