我正在尝试使用机器学习(即随机森林)进行图像分割.分类器利用许多不同的像素级特征将像素分类为边缘像素或非边缘像素.最近,我将分类器应用于甚至很难手动分割的一组图像(Image segmentation based on edge pixel map),并且仍在努力从所得的概率图中获取合理的轮廓.我还将分类器应
我如何解决从图像中识别和提取矩形的问题,如下图所示. 请注意,我的矩形可能不完整,并且缺少一些边,而某些边可能是部分线. 谢谢 ！ 解决方法:可以使用morphological操作(例如eroding and dilating)来解决.这两个操作将有助于创建闭合的矩形. 之后,您可以使用page中的教程来检测简单的
我想隔离下图中的每个字符： 并且应该在每个字符周围创建一个矩形边框.我的代码正在创建一个圆形边界框.我需要将这些孤立的角色图像提供给我训练有素的模型以预测角色.我没有做过图像处理,这导致我提出这样的问题. 这是我正在使用的代码： # Standard imports import cv2 import num
我目前正致力于从视频中提取关键帧. 代码： while success: success, currentFrame = vidcap.read() isDuplicate = False limit = count if count <= 10 else (count - 10) for img in xrange(limit, count): previusFrame = cv2.imread("%sframe-%d.png"
我的目标是从扫描的名片图像中删除任何非文本区域,但我不知道使用OpenCV执行该操作的步骤,我已按照这些步骤但不知道这是正确的,或者我也不知道注意图像中的任何变化(非文本区域仍然存在)任何想法将非常有用,谢谢. 1)将图像转换为灰度 2)二进制图像 3)反转颜色(cv :: bitwise_not)
我想知道如何使用TensorFlow处理图像分割中未标记的图像部分.例如,我的输入是高度*宽度*通道的图像.标签尺寸高度*宽度太大,每个像素都有一个标签. 图像的某些部分是注释的,其他部分则没有.我希望这些部分对梯度计算没有任何影响.此外,我对网络预测这个“无效”标签不感兴趣. 这有
我已经在Python中训练了一个分类器,用于将单元格图像中的像素分类为边缘或非边缘.我已经成功地在一些图像数据集上使用它,但是遇到了这个特定数据集的问题,即使对人眼来说也是如此.我不知道任何可以准确分割它的现有自动化技术. 预测后,我得到以下图像： 我对图像处理相对较新,不确定
我需要一些帮助来开发一些代码,将二进制图像分割成某个像素密度的分量.我一直在做OpenCV算法的一些研究,但在开发我自己的算法之前,我想问一下,确保它还没有完成. 例如,在这张图片中,我有代码将其作为二进制图像导入.但是,有没有办法从线条中分割对象中的对象？我需要分割节点(角落)
我正在开发一个项目,其中包括“通过计算机阅读图表”的程序我需要进行图像分割,以便识别图像输入中的形状及其位置.我的教授说我可以使用任何公共图像分割库来做到这一点.有没有可以达到此目的的良好图像分割库？ 非常感谢解决方法:例如,在JAVA中,这些工具提供了许多用于图像分割的算
我有一个numpy 2D数组,其值介于0到59之间. 对于那些熟悉DL,特别是图像分割的人 – 我从.png图像创建数组(称之为L),每个像素的值L [x,y]表示该像素所属的类(在60班). 我想创建一个1热的张量 – Lhot,其中(Lhot [x,y,z] == 1)仅在(L [x,y] == z)时,否则为0. 我想用某种广播/索引(1,
我试图在视频帧中提取几个移动对象,并将它们提取为前景.数据来自视频帧. 目前的问题是：灯光正在变化,因此存在一些阴影,或者比实际背景更亮的部分.这导致OpenCV MoG背景分割方法的假背景/前景提取. 为此,我没有得到任何简单的方法,但有一个这样的想法：如果我可以在前一帧中提取那些移
您好我正在使用OpenCV库编写基本的C应用程序,以从背景中分割图像的主题.应用程序读入图像文件并使用分水岭算法根据在边缘找到的数据和在图像中心找到的数据生成掩码. (为了开始我创建了一个整体值为-1的图像对象.然后我在一个空图像周围创建了一个边界,其值为1.然后我创建了一个大
