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バイナリ イメージの連結成分の統計を計算したいと考えています。matlabには

形状測定

Pythonに相当するものはありますか?

ありがとう

画像のストレージがどのように決定されるか(画像のサイズが決定されるか)を知りたいです。私はいくつかの記事を読みましたが、1 ピクセル = 1 バイト(私によるとこれは間違っているはずです) と言う人もいれば、高深度画像の色には 32 ビットかかると言う人もいます。マシン上での画像の保存がどのように機能するかを誰か説明してもらえますか?

バイナリ画像を使用して、いくつかの画像処理ルーチンを使用しています。Matlab では、3 x 3 近傍のすべての可能な 2^9=512 構成の出力を提供するルックアップ テーブルを作成できます。つまり、そのfuncような近傍に対して 0 または 1 を生成する関数を記述し、次のルックアップ テーブルを作成できます。

(近隣のサイズを示す「3」)。im次に、そのルックアップ テーブルをバイナリ イメージに適用できます。

しかし、Python で同じことを行うにはどうすればよいでしょうか。ここに例を示します。

http://pydoc.net/Python/scikits-image/0.4.2/skimage.morphology.skeletonize/

これは確かに機能しますが、少なくとも Matlab のコマンドと比較すると、非常に複雑に見えます。

画像を取得し、ユーザーがトリミングできるようにする次のコードがあります（この質問には表示されていない、またはこの質問に必要な他のコードを使用して）、キャンバスからbase64で画像をレンダリングします。

送信先の API エンドポイントが base64 を使用できないため、画像をバイナリに変換できる必要があります。Blob に変換する機能がありますが、正しく実装する方法がわかりません。

送信すると、コンソールに次のように表示されます。

http://url.com/rest/v1/utils/guid/encode?data%3Aimage%2Fjpeg%3Bbase64%2C%2F …CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiigAooooAKKKKAP%2FZ

jsFiddleの現在のバージョン: LINK

このプロジェクトで使用する空間解像度の画像は 1000x563 です。このステップの目的は、ナンバー プレートではなく不要な白いピクセルをすべて削除して、プレートを正確にセグメント化できるようにすることです。しかし、問題は、これらの不要なピクセルを明確に削除できなかったことです。コードを改善するのを手伝ってくれる人はいますか?

From: それから、 それから、 最後に、

最後の画像を観察したように、まだかなりの数の不要な白いピクセルがあります。助けてください ！！

セグメント化された画像で、次のような 2D ブール配列があります。

そして、写真をトリミングして、次のように特定のサイズにサイズ変更したい:

BufferedImage を使用して保存し、getSubimage() を使用しようとしましたが、境界を正しく取得できません...

また、バッファリングされた画像のコアがあるこの方法を試しました：

トリミングしてサイズを変更するにはどうすればよいですか？

要素ごとに、異なる行列のバイナリ値を 1 つの行列に連結したいと考えています。

例えば、

これはどのように行うことができますか？

半径の 1 つのベクトルと数百の[X,Y]座標の 2 番目のベクトルがあります。可能な座標と半径のペアごとに、入力バイナリ イメージの円 (中心が座標に配置されている) 内のすべての黒いピクセルをカウントしました。

それを行う最も速い方法は何ですか？私の唯一のアイデアは、画像のすべてのピクセルを反復処理し、円の方程式を確認してからピクセルの色を確認することですが、そのような数百の操作にはあまり最適化されていないようです。