图片对比,计算不同像素个数,已经比率.实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入   // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.h

    现在我们看看OpenCV中如何使用分水岭算法.     首先我们打开一副图像:    // 打开另一幅图像   cv::Mat    image= cv::imread("../tower.jpg");     if (!image.data)         {         cout<<"不能打开图像!"<<endl;         return 0;         }      接下来,我们要创建mark图像.mark图像

问题描述 版主您好,关于您的Opencv3书本的分水岭算法的分析,第337页的标记目标图有个不明确地方请教下 请问个问题,关于您的书Opencv3第337页的line(g__maskimage为什么不可以改成line(maskimage也就是直接把分水岭种子布在结果图上,而要多一个中间掩膜图步骤然后还要再寻找轮廓和绘制轮廓?直接花在结果图maskimage上,不就省了_从g_maskimage上findcontours()再drawcontours(0到maskimage这个过程了吗? 解决方案

问题描述 安卓里识别图片模糊的并且清晰度不高的残次图片的算法是什么 安卓里识别图片模糊的并且清晰度不高的残次图片的算法是什么,最好能将其删除 解决方案 http://www.zhihu.com/question/23636965 解决方案二: 干货分享,图片模糊算法,解析xml绘制图片

本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式. 原始图像和Mark图像,它们的大小都是32*32,分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图. 原始图像:(原始图像必须是3通道图像) Mark图像: 结果图像:       初始的mark图像数据如下,黄色的部分为我们的第一个mark区域,值为255,第二个区域为褐红色的区域,值为128,第三个绿色的区域,值为64.   opencv分水岭算法描述如下: 初始化mark矩阵,生成最初的注水区域. 1.设置mark图像的边框值为-1 2.

灰度了解: 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等.如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2.用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,如果RGB三个量相同时,如:RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50. 彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值(是一种广义的提法),转化的方法看应用的领域而定,一般按加权的方法转换,R, G,B 的比一般为3:6:1. 任何颜色都由红.绿.蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为R

思路很简单,从所有Blog Model中解析出所有文章使用的图片文件名,排除站外引用,放入一个List<string> usedPicList.再遍历图片上传文件夹,把所有图片文件的结果加入FileInfo[] fiAllPicList.然后比较usedPicList和fiAllPicList,找出所有fiAllPicList中有,而usedPicList中木有的图片,就是未被任何文章引用的垃圾图片了. 原先这个比较算法是用传统方法写的,很蛋疼,用了两重循环,一个标志位才解决问题: 复制代码

种子点的标记没有太搞懂,这个算法的速度还是很快的     // watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think about using a morpho

// watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think about using a morphologically eroded forground an