问题描述 求算法思路:Opencv 文字提取,未涉及识别 帮主颁布的一个任务,菜鸟的我翻了很多资料,没有发现这一个点上的.请各位大神楼下说说思路- 解决方案 抛砖引玉,仅供参考. 1,准备工作:对需要提取的文字特征作统计,建立特征向量. (1)建议可以采取的特征包括:黑白像素比例,霍夫曼线变化的统计量(因为文字中的笔画多数横平竖直)长宽比,如果文字大小固定,还可面积. (2)根据以上统计特征建立支持向量机(SVM) 2,图像处理 (1)先对图像与处理,调整对比度亮度,腐蚀膨胀,二值化.让文字和背

问题描述 各位大神,这张细胞图能进行面积周长提取吗?opencv怎么提取啊?拜托拜托 解决方案 先进行边缘检测,在用形态学方法进行处理(膨胀.腐蚀),然后提取闭合区域,最后得到闭合区域面积和周长

问题描述 在opencv中提取出特征点并匹配后如何知道特征等大小两幅图中特征点的相对位置 在opencv中用sift/surf算法提取出特征点并匹配后如何知道特征等大小两幅图中特征点的相对位置 解决方案 http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34214&extra=page%3D1 解决方案二: OpenCV中特征点提取和匹配的通用方-

问题描述 opencv 轮廓提取的问题 对图像二值化后,图片正常,然后用cvFindContours找到轮廓,后用cvDrawContours画出轮廓,为什么背景有黑白条纹,如图,求大神解答 解决方案 你的像素是几通道的?你这明显是通道数目与循环时的字节数不一致导致的.

1.选中要羽化的图层内容:按住ctrl键,用鼠标点击图层缩览图选中:或者按<Ctrl+A>键,全选图像,选中后呈虚线框. 2.单击"选择"--"变换选区",或者按下ALT+S+T组合键,选区的边框将出现8个控制点. 3. 执行"变换选区"命令后,工具选项栏如下图所示.单击"链接"图标可以保持锁定长宽比,然后在W(宽度)和H(高度)框中输入:90,对选框缩小90%.调整好之后按下enter回车确认. 4.单击&quo

原文:利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注

在过去的几年里,物联网已经迅速发展.根据摩尔定律,每个芯片的晶体管数量,每18个月会增加一倍,因此硬件开发人员能够在同样的空间中,加入更多的功能.这创造出更小的电脑,更小的手机和其他电子设备. 所有连接到互联网的设备,都需要芯片,但是直到最近,芯片才变得足够小.这与无线网络的迅速增长相结合,使得连接设备和为其提供远程功能,变得更方便. 这就是物联网:简单的设备可以通过大小合适的新型高性价比芯片进行控制和监控.随着苹果和微软这样的大公司继续大力投资开发这项技术,如何构建物联网,成为如何管理大量数据

2017年11月7日,在工业4.0的重镇德国柏林,将上演迄今为止欧洲最大规模的一场边缘计算践行大会,上百家欧洲厂商.研究机构.产业组织和标准化组织将参与其中.会议将全面展示边缘计算的最新成果及商业和产业价值,让边缘计算的星星之火照亮欧洲,甚至全球.这也是边缘计算联盟(ECC)成立一年后"西进"的第一步,一个更加开放.融合的边缘计算生态已见雏形.   边缘计算(Edge Computing )并非空穴来风! IDC预测,到2020年,全球将有超过500亿的终端与设备联网:未来超过40%的

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003). 机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的