- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我是图像处理新手,正在尝试编写一种用于腐 eclipse 和膨胀的自定义方法。然后我尝试将我的结果与 OpenCV 腐 eclipse 和膨胀函数结果进行比较。我对输入图像进行一处零填充,然后将内核与填充图像重叠。这是我的功能:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def operation(image, kernel, padding=0, operation=None):
if operation:
img_operated = image.copy() #this will be the image
"""
The add_padding function below will simply add padding to the image, so the new array with one padding will
look like ->
[[0,0,0,0,0,0,0,0],
[0,0,0,1,1,1,1,0],
[0,0,0,1,1,1,1,0],
[0,1,1,1,1,1,1,0],
[0,1,1,1,1,1,1,0],
[0,1,1,1,1,0,0,0],
[0,1,1,1,1,0,0,0],
[0,0,0,0,0,0,0,0]]
)
"""
image = add_padding(image, padding)
print("Image is \n", image)
print("kernel is \n",kernel)
print("="*40)
vertical_window = padded.shape[0] - kernel.shape[0] #final vertical window position
horizontal_window = padded.shape[1] - kernel.shape[1] #final horizontal window position
print("Vertical Window limit: {}".format(vertical_window))
print("Horizontal Window limit: {}".format(horizontal_window))
print("="*40)
#start with vertical window at 0 position
vertical_pos = 0
values = kernel.flatten() #to compare with values with overlapping element for erosion
#sliding the window vertically
while vertical_pos <= (vertical_window):
horizontal_pos = 0
#sliding the window horizontally
while horizontal_pos <= (horizontal_window):
dilation_flag = False
erosion_flag = False
index_position = 0
#gives the index position of the box
for i in range(vertical_pos, vertical_pos+kernel.shape[0]):
for j in range(horizontal_pos, horizontal_pos+kernel.shape[0]):
#First Case
if operation == "erosion":
if padded[i,j] == values[index_position]:
erosion_flag = True
index_position += 1
else:
erosion_flag = False
break
#Second Case
elif operation == "dilation":
#if we find 1, then break the second loop
if padded[i][j] == 1:
dilation_flag = True
break
else:
return "Operation not understood!"
#if opertion is erosion and there is no match found, break the first 'for' loop
if opr == "erosion" and erosion_flag is False:
break
#if operation is dilation and we find a match, then break the first 'for' loop
if opr == "dilation" and dilation_flag is True:
img_operated[vertical_pos, horizontal_pos] = 1
break
#Check whether erosion flag is true after iterating over one complete overlap
if operation == "erosion" and erosion_flag is True:
img_operated[vertical_pos, horizontal_pos] = 1
elif operation == "erosion" and erosion_flag is False:
img_operated[vertical_pos, horizontal_pos] = 0
#increase the horizontal window position
horizontal_pos += 1
#increase the vertical window position
vertical_pos += 1
return img_operated
return "Operation Required!"
array = np.array([[0,0,1,1,1,1],
[0,0,1,1,1,1],
[1,1,1,1,1,1],
[1,1,1,1,1,1],
[1,1,1,1,0,0],
[1,1,1,1,0,0]], dtype=np.uint8)
kernel = np.array ([[0, 1, 0],
[1, 1, 1],
[0, 1, 0]], dtype = np.uint8)
#image will be padded with one zeros around
result_erosion = operation(array, kernel, 1, "erosion")
result_dilation = operation(array, kernel, 1, "dilation")
#CV2 Erosion and Dilation
cv2_erosion = cv2.erode(array, kernel, iterations=1)
cv2_dilation = cv2.dilate(array, kernel, iterations=1)
膨胀结果匹配,但腐 eclipse 结果不匹配。我不知道为什么会这样。是因为某些填充问题吗? OpenCV 是否填充图像?或者我错误地实现了侵 eclipse 方法?这是结果的图像:
最佳答案
您的代码存在两个问题:
您没有检查内核的值。对于膨胀来说,这并不重要,但您会看到不同输入图像的差异。
侵 eclipse 很困惑。正如我在评论中提到的,侵 eclipse 是扩张的完全逻辑逆。您可以将腐 eclipse 视为背景的膨胀:erosion(image) == ~dilation(~image)
(~
是图像的逻辑否定)。因此,您应该能够使用与膨胀完全相同的代码和逻辑来进行侵 eclipse ,但检查是否在内核中看到背景像素 (0),在这种情况下,您将输出中的该像素设置为背景 (0)。要复制 OpenCV 侵 eclipse 的结果,填充必须与前景 (1) 一起使用。
这是更正后的代码。我使用 OpenCV 编写了一个 add_padding 函数,因为它在 OP 中丢失了。代码可以显着简化,例如通过对两个操作使用单个标志;通过在函数顶部仅检查一次操作字符串,并设置一个变量,该变量的值是 0 或 1,以便在比较输入和修改输出时使用;并使用 for 循环而不是 while 循环来迭代图像。我会将这些更改留给感兴趣的读者。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
def add_padding(image, padding, value):
return cv2.copyMakeBorder(image, padding, padding, padding, padding, cv2.BORDER_CONSTANT, value=value)
def operation(image, kernel, padding=0, operation=None):
if operation:
img_operated = image.copy() #this will be the image
padding_value = 0 # <<< ADDED
if operation == "erosion": # <<< ADDED
padding_value = 1 # <<< ADDED
padded = add_padding(image, padding, padding_value) # <<< MODIFIED
vertical_window = padded.shape[0] - kernel.shape[0] #final vertical window position
horizontal_window = padded.shape[1] - kernel.shape[1] #final horizontal window position
#start with vertical window at 0 position
vertical_pos = 0
#sliding the window vertically
while vertical_pos <= vertical_window:
horizontal_pos = 0
#sliding the window horizontally
while horizontal_pos <= horizontal_window:
dilation_flag = False
erosion_flag = False
#gives the index position of the box
for i in range(kernel.shape[0]): # <<< MODIFIED
for j in range(kernel.shape[1]): # <<< MODIFIED
if kernel[i][j] == 1: # <<< ADDED
#First Case
if operation == "erosion":
#if we find 0, then break the second loop
if padded[vertical_pos+i][horizontal_pos+j] == 0: # <<< MODIFIED
erosion_flag = True # <<< MODIFIED
break
#Second Case
elif operation == "dilation":
#if we find 1, then break the second loop
if padded[vertical_pos+i][horizontal_pos+j] == 1: # <<< MODIFIED
dilation_flag = True
break
else:
return "Operation not understood!"
#if opertion is erosion and there is no match found, break the first 'for' loop
if operation == "erosion" and erosion_flag: # <<< MODIFIED
img_operated[vertical_pos, horizontal_pos] = 0 # <<< ADDED
break
#if operation is dilation and we find a match, then break the first 'for' loop
if operation == "dilation" and dilation_flag: # <<< FIXED
img_operated[vertical_pos, horizontal_pos] = 1
break
# !!! Removed unnecessary checks here
#increase the horizontal window position
horizontal_pos += 1
#increase the vertical window position
vertical_pos += 1
return img_operated
return "Operation Required!"
array = np.array([[0,0,1,1,1,1],
[0,0,1,1,1,1],
[1,1,1,1,1,1],
[1,1,1,1,1,1],
[1,1,1,1,0,0],
[1,1,1,1,0,0]], dtype=np.uint8)
kernel = np.array ([[0, 1, 0],
[1, 1, 1],
[0, 1, 0]], dtype = np.uint8)
#image will be padded with one zeros around
result_erosion = operation(array, kernel, 1, "erosion")
result_dilation = operation(array, kernel, 1, "dilation")
#CV2 Erosion and Dilation
cv2_erosion = cv2.erode(array, kernel, iterations=1)
cv2_dilation = cv2.dilate(array, kernel, iterations=1)
关于python - 自定义腐 eclipse 结果与 OpenCV 腐 eclipse 不匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59012906/
我正在尝试从我的系统中完全删除 opencv。我试图学习 ROS,而在教程中我遇到了一个问题。创建空工作区后,我调用catkin_make 它给出了一个常见错误,我在 answers.ros 中搜索并
我在尝试逐步转移对warpAffine的调用时遇到崩溃(不是异常): void rotateImage( const Mat& source, double degree, Mat& output )
如何处理opencv gpu异常?是否有用于opencvgpu异常处理的特定错误代码集api? 我尝试了很多搜索,但只有1个错误代码,即CV_GpuNotSupported。 请帮帮我。 最佳答案 虽
笔记 我是 OpenCV(或计算机视觉)的新手,所以告诉我搜索查询会很有帮助! 我想问什么 我想编写一个从图片中提取名片的程序。 我能够提取粗略的轮廓,但反射光会变成噪点,我无法提取准确的轮廓。请告诉
我想根据像素的某个阈值将Mono16类型的Mat转换为二进制图像。我尝试使用以下内容: 阈值(img,ret,0.1,1,CV_THRESH_BINARY); 尝试编译时,出现make错误,提示: 错
我对使用GPU加速的OpenCV中的卷积函数有疑问。 使用GPU的卷积速度大约快3.5 运行时: convolve(src_32F, kernel, cresult, false, cbuffer);
我正在尝试使用非对称圆圈网格执行相机校准。 我通常找不到适合CirclesGridFinder的文档,尤其是findHoles()函数的文档。 如果您有关于此功能如何工作以及其参数含义的信息,将不胜感
在计算机上绘图和在 OpenCV 的投影仪上投影之间有什么区别吗? 一种选择是投影显示所有内容的计算机屏幕。但也许也有这样的选择,即在投影仪上精确地绘制和投影图像,仅使用计算机作为计算机器。如果我能做
我将Processing(processing.org)用于需要人脸跟踪的项目。现在的问题是由于for循环,程序将耗尽内存。我想停止循环或至少解决内存不足的问题。这是代码。 import hyperm
我有下面的代码: // Image Processing.cpp : Defines the entry point for the console application. // //Save
我正在为某些项目使用opencv。并有应解决的任务。 任务很简单。我有一张主图片,并且有一个模板,而不是将主图片与模板进行比较。我使用matchTemplate()函数。我只是好奇一下。 在文档中,我
我正在尝试使用以下命令创建级联分类器: haartraining -data haarcascade -vec samples.vec -bg negatives.dat -nstages 20 -n
我试图使用OpenCV检测黑色图像中一组形状的颜色,为此我使用了Canny检测。但是,颜色输出总是返回为黑色。 std::vector > Asteroids::DetectPoints(const
我正在尝试使用OpenCv 2.4.5从边缘查找渐变方向,但是我在使用cvSobel()时遇到问题,以下是错误消息和我的代码。我在某处读到它可能是由于浮点(??)之间的转换,但我不知道如何解决它。有帮
我正在尝试构建循环关闭算法,但是在开始开发之前,我想测试哪种功能描述符在真实数据集上效果更好。 我有两个在两个方向拍摄的走廊图像,一个进入房间,另一个离开同一个房间。因此它们代表相同的场景,但具有2个
有没有一种方法可以比较直方图,但例如要排除白色,因此白色不会影响比较。 最佳答案 白色像素有 饱和度 , S = 0 .因此,在创建直方图时很容易从计数中删除白色像素。请执行下列操作: 从 BGR 转
就像本主题的标题一样,如何在OpenCV中确定图像的特定像素(灰度或彩色)是否饱和(例如,亮度过高)? 先感谢您。 最佳答案 根据定义,饱和像素是指与强度(即灰度值或颜色分量之一)等于255相关联的像
我是OpenCV的新用户,正在从事大学项目。程序会获取输入图像,对其进行综合模糊处理,然后对其进行模糊处理。当对合成模糊图像进行反卷积时,会生成边界伪像,因为...好吧,到目前为止,我还没有实现边界条
我想知道OpenCV是haar特征还是lbp是在多尺度搜索过程中缩放图像还是像论文中提到的那样缩放特征本身? 编辑:事实证明,检测器可以缩放图像,而不是功能。有人知道为什么吗?通过缩放功能可以更快。
我在openCv中使用SVM.train命令(已定义了适当的参数)。接下来,我要使用我的算法进行分类,而不是使用svm.predict。 可能吗?我可以访问训练时生成的支持 vector 吗?如果是这
我是一名优秀的程序员,十分优秀!