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中心がゼロの例 [0 0 1] を持つ構造要素 (SE) を使用して画像を浸食するとどうなるか教えてください。 An) 中心がゼロなので => A0 は Phi であり、侵食が何もないことを意味します (黒い画像)。これは合理的です。しかし、matlabで試してみると、同じ画像(長方形)が得られますが、1ピクセル左にシフトしました(A1)。これは、A0 を U =>U(全宇宙) Intesect A1=>A1 と見なしたことを意味します。なぜそれが起こったのか説明できる人はいますか？そして、matlabの結果は真ですか、それとも論理的ではないため、SEゼロの中心を配置するとエラー結果が得られますか? ありがとう。

バイナリ画像の膨張がどのように行われるかについて理論的に理解しています。

AFAIK、私のSE（構造化要素）がこれなら

どこ 。は中心を表し、私の画像（バイナリはこれです）

したがって、膨張の結果は

SE によると、Image を 0、+1 (上)、および -1 (左) 方向にシフトし、これら 3 つのシフトすべてを結合して上記の結果を得ました。

ここで、これを C、C++ で実装する方法を理解する必要があります。どのように開始し、どのようにセットの結合を取るかがわかりません。元の画像、3 つのシフトされた画像、および和をとって得られた最終的な画像を表すことを考えました。すべてマトリックスを使用しています。

開始するためのサンプル ソリューションや、続行するためのアイデアを入手できる場所はありますか?

ありがとう。

関数bwmorph（image、'skel'）の詳細を理解したいと思います。

matlabコンソールに入力したとき：

関数SKELに関するそのようなコードを見つけました

配列'lutskel'の値を取得できますか？

2番目の質問：

前もって感謝します。

次のコードでは、関数を使用したいのですが、クラスをanddilateにキャストする方法がわかりません。手伝って頂けますか？MatInputArrayOutputArray

このプロトタイプ関数の使用:

これが私のコードです：

自動ナンバープレート認識アプリケーションを実行しています。私がしているのは、ナンバープレートの位置を抽出するために、特定の車両画像上に長方形のオブジェクトを配置することです。画像を開く操作をしているのですが、画像が下にずれているようです。したがって、元の画像でナンバープレートを見つけると、形態学的処理のために最終的な画像が下にシフトするため、ナンバープレートの半分しか見つけることができませんでした。

また、サイズ4x13の構造化要素を使用するとこれが発生することに気付きました

ここに画像を添付させていただきます。画像の上部に違いがあり、画像が少し下にシフトしています。この問題の回避策を知っている人はいますか？私は本当にこのことにこだわっています

キャニーエッジアルゴリズムを使用すると、予想どおり太い色の線の反対側に2つのエッジが生成されますが、線と曲線の検出アルゴリズムをより簡単にするために、1つのエッジのみを表示したいのですが、どのようにできるかについてのアイデアそれを実現しますか？

コードは次のとおりです。

これは元の画像ではありませんが、似ています:

白い背景で黒い画像を読み取れるようにするには、どの部分をコメントアウトしますか? または色付きの画像？

Cプログラムに奇妙な問題があります。私はオンラインで C プログラミングを学んでおり、いくつかの演習を行っています。それらの 1 つは、侵食と呼ばれるイメージ技術に関するものです。「.」のいずれかで記号化された 2 種類のピクセルを含む画像があるとします。また '＃'。ピクセルが 4 つの「#」文字で囲まれている場合は保持され、それ以外の場合は「.」に置き換えられます。キャラクター。入力は侵食を適用する回数 N、画像の高さと幅を H と L、そして '.' で構成される文字の長方形です。および「#」文字。たとえば、入力:

問題は、オンライン コンパイラ (一連のランダムな入力をテストする) が、メモリがオーバーフローしたことを示すコードを拒否することです。

ここにコードがあります

（コードをデバッグして実際に分解しようとしたため、コードは最適とは言えません）

このメッセージエラーが発生する理由を知っている人はいますか?

ここでは、多数の接続された領域 (白) を持つバイナリ イメージを示します。これらの領域を単一のピクセル エッジに置き換えたいと考えています。どうすればできますか？

誰か助けてください

こういう結果が欲しい

グレースケール画像の正しいセグメンテーションを達成するのに問題があります:

グラウンド トゥルース、つまり、セグメンテーションを次のように表示したいのですが、これは次のとおりです。

私が最も興味を持っているのは、円内の 3 つのコンポーネントです。ご覧のとおり、上の画像を 3 つのコンポーネントに分割したいと思います。2 つの半円と、それらの間の長方形です。

膨張、浸食、再構成のさまざまな組み合わせ、および k-means、isodata、ガウスの混合などのさまざまなクラスタリング アルゴリズムを試しましたが、成功の度合いはすべてさまざまでした。

任意の提案をいただければ幸いです。

編集：これが私が得た最高の結果です。これは、アクティブな輪郭を使用して円形の ROI をセグメント化し、次に isodata クラスタリングを適用して取得されました。

これには 2 つの問題があります。

• 左上のクラスターに属する、右下のクラスターの周りの白いハロー
• 中央のクラスターに属する、右上と左下の両方のクラスターの周りの灰色の光輪。

多くの溝がある表面の写真があります。ほとんどの場合、溝のエッジは平行線を形成するため、Canny と Hough 変換は、線を検出して特徴付けを行うのに非常にうまく機能します。ただし、いくつかの場所で溝が変形し、エッジが平行ではなくなります。

特定のエッジが直線であるかどうか、または直線からのギャップや偏差があるかどうかを確認する簡単な方法を探しています。線形補間の R 二乗パラメータのようなものを考えていますが、ここではより位置に依存するパラメータが必要です。エッジを特徴付ける方法について他に何か考えはありますか?

キャニーエッジ検出後の溝加工の写真を添付し​​ました。ここでは、エッジは直線であり、溝加工は良好です。残念ながら、現時点では溝が損傷している写真にアクセスできません。ただし、溝が損傷している写真では、線に大きなギャップ (写真のサイズの少なくとも 10%) があるか、平行ではありません。