問題タブ [image-segmentation]

ユークリッド距離またはマハラノビス距離に基づいて画像を色分けするには、この関数を matlab で記述する必要があります。ユークリッドのトレーニング データ、マハロビスのトレーニング データと cov 行列を渡します。

ここで理論と数学を取得し、matlab で関数を記述する方法を理解しましたが、画像 RGB をセグメント化してこれを行う方法がまったくわかりません。誰でも私を正しい方向に向けることができますか? ループは許可されていません。

ありがとう

DOM ツリーのさまざまなレベルで Web ページの 2 つのセグメント間の距離を計算できるように、Web ページを視覚的にセグメント化する必要があるタスクがあります。簡単な方法で、画面上のページの表示を囲むボックスを取得できるようにしたいと考えています。たとえば、次の画像を考えてみましょう: DOM 構造を表示する画像

これは Chrome を使用して描画しました。Chrome は、各 DOM ノードに対応する長方形をブラウザーのページの表示に提供します。画面にどのように表示されるかに基づいてページを処理できるように、プログラムでこれらのボックスを取得するにはどうすればよいですか。

皮膚の下の静脈を捉えたこの Ir 画像があります。この画像を処理して、静脈だけを黒色として保持し、他のすべてを白色として取得したいと考えています。次に、静脈となるこれらの黒いピクセルとして座標ピクセルを生成したいと思います。

これは私が今までやってきたことです：

これは画像です：

では、この後、静脈を黒く、他のすべてを白く保つにはどうすればよいでしょうか?

静脈が非常に暗いことがわかるように、これはメディアン フィルタリング後の画像です。では、ここからどのようにすれば、静脈が黒く残り、他のすべてが白く保たれるのでしょうか?

「GrabCutに基づくオブジェクトセグメンテーション手法」アプローチをMATLABに実装しようとしています。マルコフ確率場のエネルギー関数を最小化するために、ここで提供されている標準の最大フロー/最小カットアルゴリズムを使用しています：http：//vision.csd.uwo.ca/code/

質問：MATLABでグラフの作成と最小化の関数を呼び出すためにmexファイルを作成しようとすると、次のエラーが発生します。

未定義のシンボル： "Graph :: Graph（int、int、void（）（char））"、参照元：GraphTest.oの_mexFunction

ld：シンボルが見つかりませんcollect2：ldが1つの終了ステータスを返しました

mex：'"GraphTest.mexmaci64"'のリンクに失敗しました。

私のコードは本当に単純で、READMEファイルに記載されているコードの一部を次のようにコピーしただけです。

以前にこのパッケージを使用したことがあるか、同様の種類のエラーを経験したことがある人が、問題についての洞察を提供してくれると本当にありがたいです。

前もって感謝します！

この画像をPILを使用して3つの部分にカットし、中央の部分を選択する必要があります。どうすればいいのですか？

http://thedilbertstore.com/images/periodic_content/dilbert/dt110507dhct.jpg

行と文字に基づくセグメンテーションの例を探していました。しかし、役立つリソースが見つかりませんでした。誰かが私にそれを行う方法の例を提供できれば、それはいいでしょう..

プロジェクトの流域セグメンテーションの独自の実装を作成しようとしています。私は本当に些細な写真を与えられた正しいセグメンテーションに似た何かを返すバージョンを持っています。残念ながら、これは非常に低速で非効率的であり、すべての場合に終了する場合と終了しない場合があります。

私は、ウッズとゴンザレスによる「デジタル画像処理」の説明と、ウォーターシェッドのウィキペディアのページから作業を行ってきました。一般的なアルゴリズムは以下にコード化されて含まれていますが、私は必要のない多くのことをループしているような気がします。よろしくお願いします。

Web ページをセグメント化し、前景オブジェクトを含むボックスを背景から抽出したいと考えています。これに使用できる方法を教えてください。これは、Webページのサンプル画像と、私が達成しようとしている対応する出力です。これは私が手作業で作成したものです。

写真の請求書/領収書/紙の角を検出するための最良の方法は何ですか？これは、OCRの前に、後続の遠近法補正に使用されます。

私の現在のアプローチは次のとおりです。

RGB>グレー>しきい値処理によるキャニーエッジ検出>拡張（1）>小さなオブジェクトの削除（6）>境界オブジェクトのクリア>凸領域に基づいた大きなブログの選択。>[コーナー検出-実装されていません]

このタイプのセグメンテーションを処理するには、より堅牢な「インテリジェント」/統計的アプローチが必要だと思わずにはいられません。トレーニングの例はあまりありませんが、おそらく100枚の画像をまとめることができます。

より広い文脈：

私はmatlabを使用してプロトタイプを作成しており、OpenCVとTesserect-OCRでシステムを実装することを計画しています。これは、この特定のアプリケーションのために解決する必要のある多くの画像処理の問題の最初のものです。ですから、私は自分自身のソリューションを展開し、画像処理アルゴリズムに慣れることを目指しています。

アルゴリズムで処理したいサンプル画像を次に示します。チャレンジしたい場合は、大きな画像がhttp://madteckhead.com/tmpにあります。

_{（出典：madteckhead.com）}

_{（出典：madteckhead.com）}

_{（出典：madteckhead.com）}

_{（出典：madteckhead.com）}

最良の場合、これは次のようになります。

_{（出典：madteckhead.com）}

_{（出典：madteckhead.com）}

_{（出典：madteckhead.com）}

ただし、他の場合は簡単に失敗します。

_{（出典：madteckhead.com）}

_{（出典：madteckhead.com）}

_{（出典：madteckhead.com）}

すべての素晴らしいアイデアを事前に感謝します！私はSOが大好きです！

編集：ハフ変換の進捗状況

Q：コーナーを見つけるためにハフラインをクラスター化するアルゴリズムは何ですか？回答からのアドバイスに従って、ハフ変換を使用し、線を選択して、それらをフィルタリングすることができました。私の現在のアプローチはかなり粗雑です。請求書は常に画像との位置合わせが15度未満になると想定しています。これが事実である場合、私はラインに対して妥当な結果をもたらすことになります（以下を参照）。しかし、コーナーを推定するために線をクラスター化（または投票）するための適切なアルゴリズムが完全にはわかりません。ハフ線は連続していません。また、ノイズの多い画像では、平行線が存在する可能性があるため、線の原点からの何らかの形または距離が必要です。何か案は？

_{（出典：madteckhead.com）}