image-morphology

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    经过一些简单的预处理后,我正在接收分段图像的布尔模板。 我想“提升”面具的边框,使他们更顺利。为此,我使用OPEN形态过滤器和一个相当大的圆形内核,直到分割对象之间的距离足够大,它才能很好地工作。但是在很多样品中粘在一起。是否存在一些或多或少简单的方法来平滑这种类型的图像而不改变其形态?

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    我正在寻找一些npm包,它可以将图像分解为该图像中对象的轮廓,每个对象通过编程方式可识别(例如可以通过索引或id或某种其他方法访问)。具有类似功能的模块是skimage.morphology.closing,但它适用于Python。 任何帮助/提示表示赞赏!

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    我已经从输入图像中拥有并创建了骨架图像。但我找不到找到角落的完美解决方案。我尝试过使用hough变换来查找线条,然后计算交点。但由于线条不是完美的直线,因此对于给定的图像效果不佳。 任何建议请

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    在双缓冲区和预定帧速率下绘制一条线我想用两个缓冲区编写一个程序,并在控制台中显示每秒30帧的帧速率。我使用的Open GL - C++ Display() { glutSwapBuffers(); } 定时器FPS: void mytimer(int fps) { glutTimerFunc(1000/30 , mytimer, 0);

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    我正在通过一些教科书中的例子。下面的源代码失败,出现以下回溯: Traceback (most recent call last): File "make_db_file.py", line 39, in <module> storeDbase(db) File "make_db_file.py", line 12, in storeDbase print

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    给定从时间戳(例如'2016-06-07 08-01-55')和特定ZoneId('Europe/Berlin')形成的即时消息,此代码的预期结果是什么? ZonedDateTime.ofInstant(timestamp.toInstant, zoneId) 难道是 '2016年6月7日55年8月1日+02:00'(时间不会改变,但在了zoneid改变) 或 '2016年6月7日55年10月

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    我们都知道很多抛出的异常会对我们的应用程序的性能产生影响,因此我们应该远离诸如使用控制流的异常这样的东西。 在此陈述之后,我必须承认,在编码时我并不在乎这一点。我一直主要在Java平台上工作,但最近我在.NET平台上做了这个工作,并发现了这个方便的方法:public static bool TryParse(string s,out int result) ,它允许您将String转换为int而不

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    我正在一个图像处理项目,我需要检测角落。但是当我尝试使用corner函数来检测角点时,它会检测到如图所示的小角度位移。 我尝试过从0到0.24的不同阈值,并且无法获得食物结果。 imgskele = bwmorph(imgfill,'thin',Inf); C = corner(imgspur, 'SensitivityFactor', 0.24); figure; imshow(imgspu

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    我正在研究一个基本上从手绘电路图的图像中提取组件和连接的matlab图像处理项目。 经过预处理和获得骨架图像后,我尝试使用霍夫变换来检测线条,以便我可以识别角点和连接路径。 下面是代码: [H,T,R] = hough(im); peaks = houghpeaks(H,50,'Threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(im, T,

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    我正在手动将MATLAB代码转换为Python,并且卡在一行。 MATLAB代码: cashew_BW = threshad(cashew_GRAY(:,:,1),T); cashew_BW = ~cashew_BW; cashew_BW = imclose(cashew_BW, true(5)); cashew_BW = ~cashew_BW 的Python转换的代码: T = 112