二值化

MATLAB车牌定位和识别系统

使用图像处理技术（如二值化、滤波或增强）来减少噪音并突出字符。使用字符分割算法将车牌中的字符分开。使用特征提取方法
清风明月来几时·2024-09-12 23:19

汽车智能驾驶算法汇总

图像处理：通过摄像头等设备获取车辆前方的图像，然后进行预处理，如灰度化、二值化、滤波等操作，以提高
芊言芊语·2024-09-10 03:04

opencv学习笔记19-opencv焊点（原点）计数

一、原理：opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路：当焊点为背景时，进行反色处理（二值化后若焊点为背景，转化为前景）。
The_xz·2024-09-01 18:57

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD
-Helslie·2024-09-01 12:24

python的图像阈值化处理及算法对比

一.阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。
yava_free·2024-08-29 11:53

spark mllib 特征学习笔记 （一）

1.BinarizerBinarizer是将连续特征二值化的转换器。
路人与大师·2024-08-29 03:57

OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()

文章目录前言一、查找轮廓二、绘制轮廓轮廓面积轮廓周长前言轮廓提取的前提，将背景置为黑色，目标为白色（利用二值化或Canny）边缘检测，例如Canny等，利用梯度变化，记录图像中的边缘像素点，返回和源图片一样尺寸和类型的边缘图
Limiiiing·2024-08-27 05:58

C# 教程 目录

17.3图像处理17.3.1像素处理17.3.1.1逆反（底片）17.3.1.2曝光17.3.1.3灰度17.3.1.4浮雕17.3.1.5二值化（黑白）17.3.1.6自定义处理17.3.2内存处理17.3.2.1Bitmap.LockBits
VB.Net·2024-08-26 18:36

相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代
pen-ai·2024-08-25 07:59

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。
GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

车牌识别-基于模板匹配

基于模板匹配的车牌识别一、设计思路二、功能模块1、GUI界面创建2、图片选择3、车牌粗定位4、灰度化5、倾斜矫正6、二值化和第一次形态学处理7、精确定位8、第二次形态学处理9、字符分割10、归一化切割后的字符以及模板
勇敢歪歪·2024-02-20 15:10

Java 验证码识别（2）Java OpenCV 的使用 灰度、二值化、腐蚀膨胀 去干扰线

上一篇使用Tess4J进行OCR识别，虽然能识别一些简单的验证码，但是验证码有干扰线就识别不了。这一篇讲下如何使用OpenCV去除干扰线。1、maven依赖org.bytedecojavacv-platform1.5.5OpenCV用C++语言编写，提供了接口，我这里使用javacv它里面就有opencv，不过这样依赖会将所有平台的jar包都拉取下来，项目接近1G大小，可以看下我的另外一篇博文精简
小百菜·2024-02-19 21:06

opencv案例实战：表格修复

OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中，有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题，通过OpenCV
艾醒(AiXing-w)·2024-02-19 19:28

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

目前，一个趋势是降低权重和激活精度的能力，以前的研究表明，在某些情况下，权重和激活可以二值化（即二值化神经网络，BNN），
·2024-02-19 16:10

ITK 图像分割（一）：阈值ThresholdImageFilter

该类并不对像素进行二值化处理，输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower()：设置/获取
恋恋西风·2024-02-15 04:08

帮我写一份关于车牌识别的opencv、python报告

这可能包括对图像进行灰度化、去噪、二值化等操作。车牌定位：接下来，我们需要在图像
Waiyuet Fung·2024-02-14 15:23

OpenCV-35 查找轮廓

用于图形分析物体的识别和检测注意点：为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作。画轮廓时会修改输入的图像，如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。
一道秘制的小菜·2024-02-13 09:47

ncc匹配提速总结

第四中：如果你用二值化
工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:16

C/C++图像处理实验（二）——图像的二值化

简介图像的二值化可以有效地分割图像主体和背景，提取自己感兴趣的部分。图像二值化有多种方式和形式，最简单的是自己设定阈值，然后根据阈值将对应的像素点赋值为0或者255。
龙行泽雨·2024-02-12 04:13

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

目前，一个趋势是降低权重和激活精度的能力，以前的研究表明，在某些情况下，权重和激活可以二值化（即二值化神经网络，BNN），
·2024-02-11 18:53

第十七篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：自适应阈值二值化处理图像提取文字

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、自适应阈值二值化处理图像提取文字轮廓的初步示例代码：二、扩展思路介绍三、调整自适应阈值二值化的参数示例代码四
传奇开心果编程·2024-02-11 07:22

五、机器学习模型及其实现1

Scikit提供了一些预处理的方法，分别是标准化、非线性转换、归一化、二值化、分类特征编码、缺失值插补、生成多项式特征等2）机器学习送入模型的数据结构：data和labeldata：n*m的矩阵，
ITS_Oaij·2024-02-10 21:10

三、特征提取、特征预处理

三、特征提取、特征预处理1_特征提取1.1统计学特征1.2时域1.3频域1.4其他EEG特殊特征2_特征提取预处理（理论及Python实现）2.1归一化2.2标准化2.3特征二值化2.4特征编码2.5缺失值处理
ITS_Oaij·2024-02-10 21:40

使用Python PIL库实现简单验证码的去噪处理

想要识别验证码，收集足够多的样本后，首先要做的就是对验证码原始图片进行处理，对验证码识别分类之前，一般包括：将彩色图片转换成灰度图、将灰度图二值化和去除噪点三个基本过程。
梦想编程家小枫·2024-02-10 06:43

形态学操作之开操作与闭操作的python实现——数字图像处理

这些操作通常用于二值化图像，但也可以应用于灰度图像。腐蚀（Erosion）腐蚀操作的目的是缩小或消除图像中的前景（通常是白色）对象。在腐蚀操作中，使用一个结构元素（或核）在图像上滑动。
筱筱西雨·2024-02-09 06:19

Android智能识别 - 银行卡区域裁剪

智能识别需要的基础1>：c/c++语法编程基础；2>：opencv常用基础；3>：图像的算法基础；3.银行卡识别步骤第一步：从相册或者拍照一张银行卡图片，然后截取到银行卡区域；a：轮廓增强（梯度增强）；b：进行二值化轮廓过滤
世道无情·2024-02-07 22:58

数字图像处理之二维码图像提取算法（十）

进行图像的二值化，这里可以使用opencv2里的函数threshold，当然在opencv里也有cvThreshold函数（这个函数可以具体参考：http://blog.csdn.net/xuehuic
Snail_Walker·2024-02-06 15:22

真阳性假阳性假阴性分割可视化

1.分割掩码二值化分割掩码转化为图像格式时会在分割边界处有很多灰度像素点，这将导致后续利用分割掩码和预测分割掩码进行处理时会在边界处出现很多噪声点，因此利用阈值将分割掩码转换为二值图，消除边界上的灰度像素点
CF996a·2024-02-06 12:01

基于OpenCV灰度图像转GCode的螺旋扫描实现

简介实现步骤1.导入必要的库2.读取灰度图像3.图像预处理4.生成GCode5.保存生成的GCode6.灰度图像螺旋扫描代码示例总结系列文章⭐深入理解G0和G1指令：C++中的实现与激光雕刻应用⭐基于二值化图像转
cheungxiongwei.com·2024-02-06 05:59

基于OpenCV灰度图像转GCode的单向扫描实现

基于OpenCV灰度图像转GCode的单向扫描实现引言单向扫描存在的问题灰度图像单向扫描代码示例结论系列文章⭐深入理解G0和G1指令：C++中的实现与激光雕刻应用⭐基于二值化图像转GCode的单向扫描实现
cheungxiongwei.com·2024-02-06 05:58

基于二值化图像转GCode的单向扫描实现

基于二值化图像转GCode的单向扫描实现什么是单向扫描单向扫描代码示例基于二值化图像转GCode的单向扫描实现什么是单向扫描在激光雕刻中，单向扫描（UnidirectionalScanning）是一种雕刻技术
cheungxiongwei.com·2024-02-06 05:28

基于二值化图像转GCode的螺旋扫描实现

基于二值化图像转GCode的螺旋扫描实现什么是双向扫描螺旋扫描代码示例基于二值化图像转GCode的螺旋扫描实现什么是螺旋扫描螺旋扫描（SpiralScanning）是激光雕刻中一种特殊的扫描方式，其特点是激光头按照螺旋形状逐渐向外移动
cheungxiongwei.com·2024-02-06 05:28

基于OpenCV灰度图像转GCode的斜向扫描实现

简介实现步骤1.导入必要的库2.读取灰度图像3.图像预处理4.生成GCode5.保存生成的GCode6.灰度图像斜向扫描代码示例总结系列文章⭐深入理解G0和G1指令：C++中的实现与激光雕刻应用⭐基于二值化图像转
cheungxiongwei.com·2024-02-06 05:55

论文读后感

储粮害虫图像识别中的特征提取_张红涛二值化：0-255灰白图像归一化：把数据变成0-1之间的小数蚁群算法（用于特征提取）：是一种用来寻找优化路径的概率型算法。
XueDaxuan·2024-02-06 05:16

halcon圆形、残缺圆形检测

代码中关键知识：1、循环读取图片2、基本图像处理：开运算、二值化、内部填充、3、获取图像边缘线，分割曲线，然后计算曲线的circularity_xld圆率范围，和area_center_xld的面积大小
好玩的Matlab（NCEPU）·2024-02-06 04:14

深度学习系列55：深度学习加速技术概述

当然还有简单的二值化。对比从nvdiagpu到x86平台，1bit计算分别有5到128倍的理论性能提升。此外还有对数量化，一种比较特殊的量化方法。两个同底的
IE06·2024-02-06 02:24

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络
雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

基于OpenCV灰度图像转GCode的双向扫描实现

读取灰度图像3.图像预处理4.生成GCode1.简化版的双向扫描2.优化版的双向扫描5.保存生成的GCode6.灰度图像双向扫描代码示例总结系列文章⭐深入理解G0和G1指令：C++中的实现与激光雕刻应用⭐基于二值化图像转
cheungxiongwei.com·2024-02-05 11:56

智能汽车竞赛摄像头处理（4）——摄像头循迹思路讲解

前言（1）在上一节中，我们学习了对图像的动态阈值二值化处理，和固定阈值二值化一样将原始图像处理成二值化后的黑白图像，这个二维数组里的元素都是0和255两个值，本质也是是将原来的二维数组进行了二值化处理，
麦克斯科技·2024-02-05 03:34

智能汽车竞赛摄像头处理（3）——动态阈值二值化（大津法）

前言（1）在上一节中，我们学习了对图像的固定二值化处理，可以将原始图像处理成二值化的黑白图像，这里面的本质就是将原来的二维数组进行了处理，处理后的二维数组里的元素都是0和255两个值。
麦克斯科技·2024-02-05 03:34

智能汽车竞赛摄像头处理（5）——摄像头基本循迹的代码实现：找赛道边线和赛道中线

目录前言思路处理方法代码代码分析使用注意前言（1）我们整个图像处理的步骤如下：固定阈值二值化/大津法：灰度图像转为黑白图像找边界求赛道中线求偏差值（取一行/取多行平均/取多行加权平均）（2）前一篇文章我们已经对循迹原理进行了分析
麦克斯科技·2024-02-05 03:58

Python验证码识别

识别验证码通常是这几个步骤：1、灰度处理2、二值化3、去除边框（如果有的话）4、降噪5、切割字符或者倾斜度矫正6、
Python玩编程·2024-02-05 03:05

opencv#40 图像细化

图像细化原理作用：图像细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度的过程，又被称为“骨架化”，删除像素点的标准：通常情况下，我们使用二值化图像，我们在判断是否要删除某些像素点时，要进行两次判断。
Leeadd1·2024-02-05 00:05

opencv--颜色物体识别跟踪

HSV颜色空间与人眼较为接近，一般以HSV为颜色检测和识别H--色调（红-绿-蓝）S--饱和度（颜色深浅）V-亮度（颜色亮暗）opencvH范围（0-180）S(0-255)V(0-255)HSV二值化处理的函数
qq_35971623·2024-02-04 14:27

FPGA图像处理（一）腐蚀和膨胀算法之基本概念

一、腐蚀算法腐蚀缩小或者细化了二值化图像中的物体腐蚀可以看成形态学滤波操作，这种操作将小于结构元的图像细节从图像中滤除二·、膨胀算法三、开操作和闭操作开操作：先腐蚀、后膨胀平滑物体的轮廓，断开较窄的狭颈
悲喜自渡721·2024-02-04 07:50

[Python] 如何使用scikit-learn的preprocessing和impute模块进行数据预处理（数据无量纲化，缺失值填充，对分类型特征编码与哑变量，对连续型特征进行二值化与分段）

数据挖掘的五大流程获取数据从各种来源收集数据，包括但不限于数据库、数据仓库、互联网、传感器、社交媒体等。获取数据的方式可以通过数据抓取、数据爬取、数据采集工具等方法进行。数据获取是数据挖掘的第一步，关键在于选择合适的数据源、确定需要的数据特征，并采用适当的技术和方法进行数据的提取和整理。数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。可能面对的问题有：数据类型
老狼IT工作室·2024-02-03 18:16

智能汽车竞赛摄像头处理——摄像头入门（2）

二值化处理（1）对原始的灰度图像进行二值化，初学可以用固定阈值二值化来理解和学习，后面可以采用高级的动态阈值二值化（大津法），我们这篇文章介绍简单的固定阈值二值化。
麦克斯科技·2024-02-03 09:14

OpenCV学习记录——轮廓检测

为了获取更高的准确性，会先进行二值化处理，在得到二进制图像后，寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体，因此我们要找的对象应是白色，背景应该是黑色。
KAIs32·2024-02-03 07:00

ArcMap自动矢量化与半自动矢量化

自动矢量化先打开ArcScen的扩展模块新建数据库，在数据库中再建要素数据集和要素类对栅格数据进行二值化，可能需要运行“计算统计数据”工具来生成直方图，再直接符号系统【已分类】处设置分类数为2对于jpg
hi_ly_51·2024-02-02 13:50

Opencv图像处理系列 ——2.图像的阈值分割处理

图像的阈值处理1.图像阈值分割二值化2.图像自适应阈值3.Otsu二值化（大津阈值分割法）本节我们将介绍如实使用OpenCV进行图像的一些简单处理，主要介绍图像的二值化等。
Zero or One·2024-02-02 11:18
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