Opencv-flood-fill-binary-options

Opencv-flood-fill-binary-options

Pemandu biner-pilihan-pemula
Top-sepuluh-forex-trading-systems
Binary-options-sales-jobs


Pilihan-divisi-metode-biner-pilihan Forex-trader-profitability-statistics-canada V united forex terbatas power Duit forex Eur-vs-usd-forex-trading Baik forex charting software

Pertanyaan ini sudah memiliki jawaban di sini: Saya memiliki peta tepi yang diambil dari modul deteksi tepi di OpenCV (deteksi tepi canny). Yang ingin saya lakukan adalah mengisi lubang di pinggir peta. Saya menggunakan C. Dan perpustakaan OpenCV. Di OpenCV ada fungsi cvFloodFill (), dan akan mengisi lubang dengan benih (dengan salah satu lokasi untuk memulai banjir). Namun, saya mencoba untuk mengisi semua lubang interior tanpa mengetahui benihnya. (Mirip dengan imfill () di MATLAB) Q1: bagaimana menemukan semua benih, sehingga saya bisa menerapkan cvFloodFill () Q2: bagaimana menerapkan imfill () ) Setara Newbie di OpenCV, dan petunjuk apapun dihargai. Tanya 11 Nov 09 at 16:19 Amro 105k 9679 19 9679 171 9679 313 ditandai sebagai duplikat oleh Shai matlab Pengguna dengan lencana matlab dapat dengan satu tangan menutup pertanyaan matlab sebagai duplikat dan membukanya kembali sesuai kebutuhan. Jun 5 14 at 8:52 Pertanyaan ini telah ditanyakan sebelumnya dan sudah memiliki jawaban. Jika jawaban tersebut tidak sepenuhnya menjawab pertanyaan Anda, mohon mengajukan pertanyaan baru. Menurut dokumentasi imfill di MATLAB: Oleh karena itu untuk mendapatkan piksel lubang, buatlah panggilan ke cvFloodFill dengan pixel sudut kiri dari gambar sebagai benih. Anda mendapatkan lubang dengan melengkapi gambar yang didapat pada langkah sebelumnya. MATLAB Contoh: jawab Nov 11 09 at 18:02 Amro 105k 9679 19 9679 171 9679 313 itu mengagumkan, Amro Terima kasih. Ndash Lily Nov 11 09 at 20:17 Sangat bagus. Saya mencoba untuk mencari tahu bagaimana melakukan ini tanpa bergantung pada flag lubang di imfill. Saya ingin melakukan ini pada Python OpenCV dan Anda telah menunjukkan jalannya kepada saya. Terima kasih Amro ndash rayryeng Sep 3 14 at 16:49 fungsi cvDrawContours memiliki pilihan untuk mengisi kontur yang telah Anda gambar. Berikut adalah contoh singkat cvDrawContours (IplImage, kontur, warna, warna, -1, CVFILLED, 8) Berikut adalah dokumentasi yang saya kira Anda posting ini sejak lama, tapi saya harap ini membantu seseorang. Ini adalah kode sumber (di C): Saya telah melihat ke sekeliling internet untuk menemukan fungsi imfill yang tepat (seperti yang ada di Matlab) namun bekerja di C dengan OpenCV. Setelah beberapa reaserches, saya akhirnya datang dengan solusi. Caranya adalah pada setting parameter fungsi cvDrawContours: cvDrawContours (dst, kontur, putih, putih, 0, CVFILLED) pointer kontur gambar tujuan dst ke warna putih kontur pertama yang digunakan untuk mengisi kontur 0 Tingkat maksimal untuk kontur yang ditarik. Jika 0, hanya kontur yang ditarik CVFILLED Ketebalan garis kontur digambar. Jika negatif (Misalnya, CVFILLED), interior kontur digambar. Info lebih lanjut di dokumentasi openCV Mungkin ada cara untuk mendapatkan dst langsung sebagai gambar biner tapi saya tidak dapat menemukan cara menggunakan fungsi cvDrawContours dengan nilai biner. Dijawab 15 Apr 13 jam 12:54 Heres pendekatan cepat dan kotor: Lakukan cerdik pada gambar masukan Anda sehingga gambar biner baru ada di tepi, dan 0s jika tidak Temukan 0 pertama di sepanjang sisi gambar tepi Anda, dan lakukan Sebuah tempat pembuangan sampah dengan 1s pada saat itu pada gambar kosong menggunakan gambar tepi Anda sebagai topeng. (Berharap di sini bahwa kita tidak mendapatkan sial dan benih ini mengisi pertama di bagian dalam bentuk yang setengah dari layar) Gambar baru yang terisi air ini adalah latar belakangnya. Setiap piksel di sini yang memiliki 1 adalah latar belakangnya, dan setiap piksel yang memiliki 0 adalah latar depan. Loop melalui gambar dan temukan piksel latar depan. Buanglah kotoran pada apapun yang Anda temukan. ATAU gambar baru yang terisi banjir ini dengan gambar Canny Anda dari langkah 1, dan Anda melakukannya. Jawab Jan 26 10 di 18: 41OpenCV Lections: 4. Bekerja dengan saluran, proses threshold, flood fill Lections on Image analysis, OpenCV 4. Bekerja dengan saluran, proses threshold, flood fill. Contoh: Pendeteksian bola bilyar svi.nlwikiimgSeedAndThreshold02.png uralvision.blogspot perevalovdsgmail USU IMM Fall 2010 Format ABC 1. Function Name 2. Apa yang dilakukannya 3. Untuk apa yang digunakan 4. Pengumuman dan deskripsi daftar parameter 5. Contoh D: - Kode kerja cpp, yang membaca gambar, yang membawa pemrosesan dan menampilkan gambar di layar atau menulis ke file menggunakan fungsi imwrite - Masukan gambar (png atau jpg) - Hasil dari (png atau jpg) Operasi umum di atas Gambar Operasi umum pada gambar dibagi - Partisi ke dalam saluran gabungan - Penggabungan ukuran saluran - mengubah ukuran () cvtColor - mengubah ruang warna () - Fungsi untuk belajar mandiri dalam Masalah Praktis 1, lihat distribusi nama keluarga di uralvision.blogspot split Dan menggabungkan - deskripsi Fungsi split membagi citra multi channel menjadi saluran. Fungsi menggabungkan jahitan bersama satu gambar multi-channel. Paling sering mereka terbiasa secara terpisah untuk setiap pemrosesan gambar berwarna, dan juga untuk berbagai manipulasi saluran. Split and digge - daftar pilihan Pengumuman dan deskripsi dari daftar parameter: split void (mtx Const Mat mtx, Vector mv) mtx - gambar warna asli mv - himpunan hasil adalah gabungan gambar void 1-channel (vektor konsten mv, Mat Dst) mv - set asli gambar 1 kanal dst - gambar dan split gambar yang dihasilkan - contoh Tugas - pertukaran gambar warna input menempatkan saluran merah dan biru, dan untuk menghitung gambar 1channel yang mewakili kecerahan. Gambar gambar imread (C: abc-blocks.png) memuat gambar input imshow (gambar input, gambar) bidang vektor split (Gambar, bidang) Partisi gambar ke dalam tiga bidang saluran imshow (Biru, bidang 0) imshow (Hijau, pesawat 1 ) Imshow (Red, plane 2) vector planesIzm (3) Mengubah situs Red and Blue: planesIzm 0 plane 2 planesIzm 1 plane 1 planesIzm 2 plane 0 Mat imageIzm merge (PlanesIzm, imageIzm) imshow (Result, imageIzm) Menghitung kecerahan menurut Ke rumus 0,299 R 0,587 G 0,1414 B (Tapi, sebenarnya, haknya untuk dilakukan dengan cvtColor) Mat abu-abu 0.299 pesawat 2 0.587 pesawat 1 0.114 pesawat 0 imshow (Abu-abu, abu-abu) split and digge - contoh pemecah dan penggabungan aplikasi - dengan memori 1. Apakah data Anda saat bekerja dengan split dan merge 2. Pada contoh di atas - jika Anda mengubah imageIzm, semuanya akan berubah apakah gambar - Jawaban untuk pertanyaan ini adalah Praktis, objektif 2. Operasi per piksel Operasi per- Ambang operasi pixel-Threshold adaptiveThreshold - Adaptive Thresho Ld () min, max - min, max () abs - absolut nilai pengambilan () pow - exponentiation () sqrt - akar kuadrat () randu - diisi dengan nilai acak () ambang batas - deskripsi Fungsi thresholdperforms threshold processing of the image . Paling sering digunakan untuk menyorot objek piksel minat pada gambar. Threshold - daftar pilihan Pengumuman dan deskripsi daftar parameter: double threshold (Const Mat src, Mat dst, double thresh, Double maxVal, int thresholdType) src anddst - Gambar 1-channel input dan output. Diizinkan sama dengan dst src. Thresh - Threshold maxVal - Nilai maksimum baru (digunakan untuk THRESHBINARY, THRESHBINARYINV) thresholdType - Jenis fungsi proses threshold: THRESHBINARY THRESHBINARYINV THRESHTRUNC THRESHTOZERO THRESHTOZEROINV THRESHOTSU (- ada ambang batas secara otomatis, dan nilainya kembali) ambang batas - daftar Dari pilihan thresholdType - type thresholding function: THRESHBINARY THRESHBINARYINV THRESHTRUNC THRESHTOZERO THRESHTOZEROINV THRESHOTSU (- ada ambang batas secara otomatis, dan nilai kembaliannya) ambang batas - contoh aplikasi Masalah - gambar bidang biliar menyorot piksel yang bukan bidang (kondisi pemotretan Seperti bidang - gelap) Mat image imread (C: billiard.png) memuat gambar input imshow (gambar input, gambar) bidang vektor split (gambar, bidang) Mat abu-abu 0.299 pesawat 2 0.587 pesawat 1 0.114 pesawat 0 double thresh 50.0 Ambang batas dipilih secara empiris (abu-abu, abu-abu, 50,0, 255,0, CVTHRESHBINARY) imshow (Ambang, abu-abu) mengirik Tua - contoh aplikasi Harap diperhatikan: Kami telah mengidentifikasi hanya piksel bukan bidang. Untuk menemukan koordinat pusat bola dan isyarat posisi - membutuhkan pengolahan lebih lanjut. Bekerja dengan Daerah yang Bekerja dengan Daerah Banjir-Alokasi daerah yang terhubung operasi morfologi dilatasi - pelebaran () erosi - Erosi () floodFill - description Fungsi floodFillprovides area isian, mulai dari pixel (x, y), dengan batasan batas yang ditentukan dengan menggunakan 4 - atau 8 - piksel kedekatan. Penting: merusak citra asli - seperti yang terisi. 1. Paling sering digunakan untuk menyoroti area yang diidentifikasi oleh pengolahan ambang batas, untuk analisis selanjutnya. 2. Hal ini juga dapat digunakan untuk menghilangkan suara kecil pada gambar biner (berbeda dengan pelebaran erosi - jangan merusak batas area yang lebih luas). 3.If meningkatkan keseluruhan kotak yang ditemukan di area 1 pixel di semua sisi dan membuat isi, cara Anda bisa menghilangkan lubang internal di area tersebut. FloodFill - daftar pilihan Pengumuman dan deskripsi daftar parameter: int floodFill (gambar Mat, seed point, Scalar newVal, Rect rect 0 Scalar loDiff Scalar (), Scalar upDiff Scalar (), int flags 4) image - Gambar input , 1 - atau 3-channel, 8 atau 32-bit. - Pixel, dari mana untuk mulai menuangkan rect - Bounding box yang ditemukan oleh field loDiff, UpDiff - perbedaan yang bisa diijinkan dengan tetangganya (Atau - dengan piksel embrio, jika flag FLOODFILLFIXEDRANGE) yaitu pixel baru harus memenuhi nilaiNew value - loDiffMiscellaneous Image Transformasi adaptifThreshold Menerapkan ambang adaptif ke array. C: void adaptiveThreshold (InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blokSize, double C) Python: cv2. AdaptiveThreshold (src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C. dst) rarr dst C: void cvAdaptiveThreshold (const CvArr src CvArr dst. Double maxvalue. Int adaptivemethod CVADAPTIVETHRHEM, int thresholdtype CVTHRESHBINARY, int blocksize 3, double param1 5) Python : CV. AdaptiveThreshold (src, dst, maxValue, adaptivemethodCVADAPTIVETHRAPHMEANC, thresholdTypeCVTHRESHBINARY, blockSize3, param15) rarr None src 8211 Sumber gambar single-channel 8-bit. Dst 8211 Tujuan gambar dengan ukuran yang sama dan sama seperti src. MaxValue 8211 Nilai tidak nol yang ditetapkan ke piksel yang kondisinya terpenuhi. Lihat rinciannya di bawah ini. AdaptiveMethod 8211 Algoritma thresholding adaptif untuk digunakan, ADAPTIVETHRAPHMEANC atau ADAPTIVETHRESHGAUSSIANC. Lihat rinciannya di bawah ini. ThresholdType 8211 Jenis thresholding yang harus berupa THRESHBINARY atau THRESHBINARYINV. BlockSize 8211 Ukuran lingkungan pixel yang digunakan untuk menghitung nilai threshold untuk pixel: 3, 5, 7, dan seterusnya. Konstanta C 8211 dikurangkan dari rata-rata atau mean tertimbang (lihat rincian di bawah). Biasanya, itu positif tapi mungkin nol atau negatif juga. Fungsi mengubah gambar grayscale menjadi gambar biner sesuai dengan rumus: Gambar masukan src 8211: 8-bit unsigned, 16-bit unsigned (CV16UC.), Atau floating-point presisi tunggal. Gambar output dst 8211 dengan ukuran dan kedalaman yang sama seperti src. Kode 8211 warna kode konversi ruang (lihat uraian di bawah). DstCn 8211 jumlah saluran di gambar tujuan jika parameternya 0, jumlah saluran diturunkan secara otomatis dari src dan kode. Fungsi mengubah gambar masukan dari satu ruang warna ke warna yang lain. Jika terjadi transformasi ke-dari ruang warna RGB, urutan saluran harus ditentukan secara eksplisit (RGB atau BGR). Perhatikan bahwa format warna default di OpenCV sering disebut sebagai RGB tapi sebenarnya BGR (bytenya terbalik). Jadi byte pertama dalam gambar warna standar (24-bit) akan menjadi komponen 8-bit Blue, byte kedua adalah Green, dan byte ketiga adalah Red. Yang keempat, kelima, dan keenam byte kemudian akan menjadi pixel kedua (Biru, lalu Hijau, lalu Merah), dan seterusnya. Rentang konvensional untuk nilai saluran R, G, dan B adalah: 0 sampai 255 untuk gambar CV8U 0 sampai 65535 untuk gambar CV16U 0 sampai 1 untuk gambar CV32F Jika terjadi transformasi linier, rentangnya tidak masalah. Tetapi jika terjadi transformasi non linier, citra RGB masukan harus dinormalisasi ke kisaran nilai yang tepat untuk mendapatkan hasil yang benar, misalnya untuk transformasi Luv RGB. Misalnya, jika Anda memiliki gambar floating-point 32-bit yang secara langsung dikonversi dari gambar 8-bit tanpa penskalaan, maka akan memiliki kisaran nilai 0..255, bukan 0..1 yang diasumsikan oleh fungsi. Jadi, sebelum memanggil cvtColor. Anda perlu terlebih dulu menurunkan gambar ke bawah: Jika Anda menggunakan cvtColor dengan gambar 8-bit, konversi akan kehilangan beberapa informasi. Untuk banyak aplikasi, ini tidak akan terlihat namun disarankan untuk menggunakan gambar 32-bit dalam aplikasi yang memerlukan berbagai warna atau yang mengubah gambar sebelum melakukan operasi dan kemudian mengkonversikannya kembali. Jika konversi menambahkan saluran alfa, nilainya akan diset ke maksimum kisaran saluran yang sesuai: 255 untuk CV8U. 65535 untuk CV16U. 1 untuk CV32F. Fungsi dapat melakukan transformasi berikut: RGB GRAY (CVBGR2GRAY, CVRGB2GRAY, CVGRAY2BGR, CVGRAY2RGB) Transformasi dalam ruang RGB seperti menambahkan saluran alfa, membalik urutan saluran, beralih dari warna RGB 16-bit (R5: G6: B5 atau R5: G5: B5), serta konversi dari skala abu-abu menggunakan: (saat ini tidak didukung) L, u, dan v dibiarkan seperti Rumus di atas untuk mengubah RGB dari berbagai ruang warna telah diambil dari berbagai sumber di web, terutama dari Situs Charles Poynton poyntonColorFAQ.html Bayer RGB (CVBayerBG2BGR, CVBayerGB2BGR, CVBayerRG2BGR, CVBayerGR2BGR, CVBayerBG2RGB, CVBayerGB2RGB, CVBayerRG2RGB, CVBayerGR2RGB). Pola Bayer banyak digunakan pada kamera CCD dan CMOS. Ini memungkinkan Anda mendapatkan gambar berwarna dari satu bidang di mana piksel R, G, dan B (sensor komponen tertentu) disisipkan sebagai berikut: Komponen RGB output dari piksel diinterpolasi dari 1, 2, atau 4 tetangga dari Pixel memiliki warna yang sama. Ada beberapa modifikasi dari pola di atas yang bisa diraih dengan menggeser pola satu pixel ke kiri dan satu pixel ke atas. Kedua huruf dan konstanta konversi CVBayer 2BGR dan CVBayer 2RGB menunjukkan jenis pola tertentu. Ini adalah komponen dari baris kedua, kolom kedua dan ketiga, masing-masing. Misalnya, pola di atas memiliki tipe 8220BG8221 yang sangat populer. DistanceTransform Menghitung jarak ke piksel nol terdekat untuk setiap piksel gambar sumber. C: void distanceTransform (InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize) C: void distanceTransform (InputArray src OutputArray dst. OutputArray labels. Int distanceType. Int maskSize. Int labelType DISTLABELCCOMP) Python: cv2. Distance_transform (src, distanceType, maskSize dst) rarr dst C: void cvDistTransform (const CvArr src CvArr dst. Int distancetype CVDISTL2, int masksize 3, topeng floop float NULL, label CvArr NULL, int labelType CVDISTLABELCCOMP) Python: cv. DistTransform (src, dst, distancetypeCVDISTL2, masksize3, maskNone, labelsNone) rarr None src 8211 Gambar sumber 8-bit, single-channel (biner). Dst 8211 Gambar keluaran dengan jarak yang dihitung. Ini adalah citra floating-point 32-bit, single channel dengan ukuran yang sama dengan src. JarakType 8211 Jenis jarak. Bisa jadi CVDISTL1, CVDISTL2. Atau CVDISTC. MaskSize 8211 Ukuran jarak transform topeng. Bisa 3, 5, atau CVDISTMASKPRECISE (pilihan terakhir hanya didukung oleh fungsi pertama). Dalam kasus tipe jarak CVDISTL1 atau CVDISTC, parameternya dipaksakan sampai 3 karena masker memberikan hasil yang sama seperti atau aperture yang lebih besar. Label 8211 Opsional keluaran array 2D label (diagram Voronoi diskrit). Ini memiliki tipe CV32SC1 dan ukuran yang sama dengan src. Lihat rinciannya di bawah ini. LabelType 8211 Jenis array label untuk dibangun. Jika labelTypeDISTLABELCCOMP maka masing-masing komponen yang terhubung dari nol di src (dan juga semua piksel tak nol yang terdekat dengan komponen yang terhubung) akan diberi label yang sama. Jika labelTypeDISTLABELPIXEL kemudian masing-masing nol piksel (dan semua piksel non-nol paling dekat dengannya) mendapat labelnya sendiri. Fungsi distanceTransform menghitung jarak perkiraan atau presisi dari setiap piksel gambar biner ke piksel nol terdekat. Untuk piksel gambar nol, jaraknya pasti nol. Saat maskSize CVDISTMASKPRECISE dan distanceType CVDISTL2. Fungsi menjalankan algoritma yang dijelaskan dalam Felzenszwalb04. Algoritma ini diparalelkan dengan perpustakaan TBB. Dalam kasus lain, algoritma Borgefors86 digunakan. Ini berarti bahwa untuk piksel fungsi menemukan jalur terpendek ke piksel nol terdekat yang terdiri dari pergeseran dasar: gerakan horizontal, vertikal, diagonal, atau knight8217s (yang terbaru tersedia untuk masker). Jarak keseluruhan dihitung sebagai jumlah jarak dasar ini. Karena fungsi jarak harus simetris, semua pergeseran horizontal dan vertikal harus memiliki biaya yang sama (dilambangkan sebagai a), semua pergeseran diagonal harus memiliki biaya yang sama (dilambangkan sebagai b), dan semua gerakan knight8217s harus memiliki biaya yang sama. (Dilambangkan sebagai c). Untuk tipe CVDISTC dan CVDISTL1, jaraknya dihitung dengan tepat, sedangkan untuk CVDISTL2 (jarak Euclidean) jaraknya hanya bisa dihitung dengan kesalahan relatif (topeng memberikan hasil yang lebih akurat). Untuk a, b. Dan c. OpenCV menggunakan nilai yang disarankan di kertas asli: Biasanya, untuk estimasi jarak cepat dan kasar CVDISTL2. Masker digunakan Untuk estimasi jarak jauh CVDISTL2 yang lebih akurat. Topeng atau algoritma yang tepat digunakan Perhatikan bahwa algoritma yang tepat dan perkiraannya linear pada jumlah piksel. Varian kedua dari fungsi tidak hanya menghitung jarak minimum untuk setiap piksel tetapi juga mengidentifikasi komponen terhubung terdekat yang terdiri dari nol piksel (labelTypeDISTLABELCCOMP) atau piksel nol terdekat (labelTypeDISTLABELPIXEL). Indeks componentpixel disimpan di. Saat labelTypeDISTLABELCCOMP. Fungsi secara otomatis menemukan komponen yang terhubung dari nol piksel pada gambar masukan dan menandainya dengan label yang berbeda. Saat labelTypeDISTLABELCCOMP. Fungsi memindai melalui gambar input dan menandai semua piksel nol dengan label yang berbeda. Dalam mode ini, kompleksitasnya masih linier. Artinya, fungsinya menyediakan cara yang sangat cepat untuk menghitung diagram Voronoi untuk gambar biner. Saat ini, varian kedua hanya menggunakan algoritma perkiraan jarak transformasi, yaitu maskerSizeCVDISTMASKPRECISE belum didukung. Contoh tentang penggunaan transformasi jarak dapat ditemukan di opencvsourcecodesamplescppdistrans.cpp (Python) Contoh penggunaan jarak transformasi dapat ditemukan pada opencvsourcesamplespython2distrans.py floodFill Mengisi komponen yang terhubung dengan warna yang diberikan. C: int floodFill (InputOutputArray image Point seedPoint Scalar newVal Rect rect 0, Scalar loDiff Scalar (), Scalar upDiff Scalar (), flag int 4) C: int floodFill (InputOutputArray image InputOutputArray mask Point seedPoint Scalar newVal Rect rect 0, Scalar loDiff Scalar (), Scalar upDiff Scalar (), flag int 4) Python: cv2. (C), CvScalar updiff cvScalarAll (0), CvConnectedComp comp NULL, flag int 4, topeng CvArr NULL) Python: cv. FloodFill (gambar, seedpoint, newval, lodiff (0, 0, 0, 0), updiff (0, 0, 0, 0), flags4, maskNone) rarr comp image 8211 Inputoutput 1- atau 3-channel, 8-bit, Atau gambar floating-point. Hal ini dimodifikasi oleh fungsi kecuali bendera FLOODFILLMASKONLY diatur dalam varian kedua dari fungsi. Lihat rinciannya di bawah ini. Topeng 8211 Masker operasi yang seharusnya merupakan gambar 8-bit satu saluran, 2 piksel lebih lebar dan 2 piksel lebih tinggi dari gambar. Karena ini adalah parameter input dan output, Anda harus bertanggung jawab untuk menginisialisasinya. Pengisian banjir tidak bisa melampaui piksel nol di topeng masukan. Misalnya, keluaran detektor tepi dapat digunakan sebagai masker untuk berhenti mengisi di tepinya. Pada output, piksel pada topeng yang sesuai dengan piksel yang terisi dalam gambar diatur ke 1 atau ke nilai yang ditentukan dalam bendera seperti yang dijelaskan di bawah ini. Oleh karena itu dimungkinkan untuk menggunakan masker yang sama dalam beberapa panggilan ke fungsi tersebut untuk memastikan area yang terisi tidak tumpang tindih. SeedPoint 8211 Titik awal NewVal 8211 Nilai baru dari piksel domain yang dicat. LoDiff 8211 Perbedaan brightnesscolor rendah yang maksimal antara piksel yang diamati saat ini dan salah satu tetangganya termasuk komponen, atau piksel biji ditambahkan ke komponennya. UpDiff 8211 Perbedaan brightnesscolor atas maksimum antara piksel yang diamati saat ini dan salah satu tetangganya termasuk komponen, atau piksel biji ditambahkan ke komponen. Rect 8211 Opsional parameter output ditetapkan oleh fungsi ke persegi panjang melintang minimum dari domain dicat ulang. Bendera 8211Operasi bendera. 8 bit pertama berisi nilai konektivitas. Nilai default 4 berarti hanya empat piksel tetangganya terdekat (yang memiliki kelebihan) dipertimbangkan. Nilai konektivitas 8 berarti delapan piksel tetangga terdekat (yang memiliki sudut pandang) akan dipertimbangkan. 8 bit berikutnya (8-16) mengandung nilai antara 1 dan 255 yang mengisi masker (nilai defaultnya adalah 1). Misalnya, 4 (255 ltlt 8) akan mempertimbangkan 4 tetangga terdekat dan mengisi topeng dengan nilai 255. Opsi tambahan berikut ini menempati bit yang lebih tinggi dan oleh karena itu dapat digabungkan lebih lanjut dengan nilai pengisian dan pengisian topeng dengan menggunakan bit-wise atau ( ): FLOODFILLFIXEDRANGE Jika diset, perbedaan antara piksel piksel dan piksel saat ini dipertimbangkan. Jika tidak, perbedaan antara piksel tetangga dipertimbangkan (yaitu, kisarannya mengambang). FLOODFILLMASKONLY Jika diset, fungsi tidak mengubah gambar (newVal diabaikan), dan hanya mengisi topeng dengan nilai yang ditentukan dalam bit 8-16 dari flag seperti yang dijelaskan di atas. Pilihan ini hanya masuk akal dalam varian fungsi yang memiliki parameter topeng. Fungsi floodFill mengisi komponen yang terhubung mulai dari titik benih dengan warna yang ditentukan. Konektivitas ditentukan oleh kedekatan warna pixel tetangga. Pixel dianggap termasuk dalam domain yang dicat ulang jika: dalam kasus gambar grayscale dan rentang mengambang dalam hal gambar berwarna dan rentang tetap di mana nilai salah satu tetangga piksel yang sudah diketahui termasuk komponennya. Artinya, untuk ditambahkan ke komponen yang terhubung, pixel warna pixel harus cukup dekat untuk: Colorbrightness dari salah satu tetangganya yang sudah termasuk komponen terhubung jika terjadi floating range. Colorbrightness dari titik benih dalam hal kisaran tetap. Gunakan fungsi ini untuk menandai komponen yang terhubung dengan warna yang ditentukan di tempat, atau buat masker dan kemudian ekstrak konturnya, atau salin wilayah ke gambar lain, dan seterusnya. Contoh menggunakan teknik FloodFill dapat ditemukan di opencvsourcecodesamplescppffilldemo.cpp (Python) Contoh menggunakan teknik FloodFill dapat ditemukan di opencvsourcecodesamplespython2floodfill.cpp Menghitung integral gambar. C: void integral (InputArray src, OutputArray sum, int sdepth -1) C: void integral (InputArray src OutputArray sum OutputArray sqsum int sdepth -1) C: void integral (OutputArray src OutputArray sum OutputArray sqsum OutputArray Dimiringkan int sdepth -1) Python: cv2. Integral (src sum sum sdh) rarr sum Python: cv2. Integral2 (src sum sum sqsum sdepth) rarr sum, sqsum Python: cv2. (Cvvrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrr Integral (gambar, jumlah, sqsumNone, tiltedSumNone) rarr None Fungsi menghitung satu atau lebih gambar integral untuk gambar sumber sebagai berikut: Dengan menggunakan gambar integral ini, Anda dapat menghitung penjumlahan, mean, dan standar deviasi melalui hak atas atau rotasi tertentu. Daerah segi empat gambar dalam waktu konstan, misalnya: memungkinkan untuk melakukan blur cepat atau blok cepat korelasi dengan ukuran jendela variabel, misalnya. Dalam kasus gambar multi-channel, jumlah untuk setiap saluran diakumulasikan secara independen. Sebagai contoh praktis, gambar berikutnya menunjukkan perhitungan integral dari Rectangle lurus Rect (3,3,3,2) dan Rectangle persegi miring (5,1,2,3). Pixel yang dipilih pada gambar asli ditampilkan, serta piksel relatif dalam jumlah gambar terpisahkan dan dimiringkan. Threshold Menerapkan ambang batas tingkat tetap ke setiap elemen array. C: double threshold (InputArray src, outputArray dst, double thresh, tipe max maximum int) Python: cv2. Ambang batas (src, thresh, maxval, tipe dst) rarr retval, dst C: double cvThreshold (const CvArr src CvArr dst double threshold double maxvalue int thresholdtype) Python: cv. Threshold (src, dst, threshold, maxValue, thresholdType) rarr None src 8211 array input (floating point single-channel, 8-bit atau 32-bit). Dst 8211 output array dengan ukuran dan jenis yang sama seperti src. Nilai threshold 8211 threshold Maksimum nilai maxval 8211 untuk digunakan dengan tipe THRESHBINARY dan THRESHBINARYINV thresholding. Jenis thresholding tipe 8211 (lihat rincian di bawah). Fungsi ini menerapkan fixed-level thresholding ke single-channel array. Fungsi yang biasanya digunakan untuk mendapatkan citra bi-level (biner) dari gambar grayscale (bandingkan () juga dapat digunakan untuk tujuan ini) atau untuk menghilangkan suara, yaitu menyaring piksel dengan terlalu kecil atau terlalu besar. Nilai. Ada beberapa jenis thresholding yang didukung oleh fungsinya. Mereka ditentukan oleh jenis: gambar 8211 Masukan gambar 8-bit 3-channel. Spidol 8211 Inputoutput citra saluran tunggal 32 bit (peta) dari spidol. Ini harus memiliki ukuran yang sama seperti gambar. Fungsi tersebut menerapkan salah satu varian algoritma segmentasi berbasis parametrik, berbasis parametrik, yang dijelaskan dalam Meyer92. Sebelum melewati gambar ke fungsi, Anda harus secara kasar menguraikan daerah yang diinginkan pada penanda gambar dengan indeks positif (gt0). Jadi, setiap daerah direpresentasikan sebagai satu atau lebih komponen yang terhubung dengan nilai piksel 1, 2, 3, dan seterusnya. Penanda tersebut dapat diambil dari masker biner menggunakan findContours () dan drawContours () (lihat demo watershed.cpp). Penanda adalah 8220seeds8221 dari daerah gambar masa depan. Semua piksel lainnya dalam spidol. Yang hubungannya dengan daerah yang digariskan tidak diketahui dan harus didefinisikan oleh algoritma, harus diatur ke 08217s. Pada fungsi output, setiap pixel dalam spidol diatur ke nilai komponen 8220seed8221 atau ke -1 pada batas antara daerah. Demonstrasi visual dan contoh penggunaan fungsi dapat ditemukan di direktori contoh OpenCV (lihat demo watershed.cpp). Setiap dua komponen yang terhubung dengan tetangga tidak harus dipisahkan oleh batas daerah aliran sungai (-18217 piksel) misalnya, mereka dapat saling bersentuhan dengan citra penanda awal yang diteruskan ke fungsi tersebut. Contoh menggunakan algoritma DAS dapat ditemukan di opencvsourcecodesamplescppwatershed.cpp (Python) Contoh menggunakan algoritma watershed dapat ditemukan pada opencvsourcecodesamplespython2watershed.py Menjalankan algoritma GrabCut. C: void grabCut (InputArray img InputOutputArray mask Rect rect InputOutputArray bgdModel InputOutputArray fgdModel int iterCount int mode GCEVAL) Python: cv2. GrabCut (img, topeng, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount. Mode) rarr Tidak ada Inputoutput topeng single-channel 8-bit. Topeng diinisialisasi dengan fungsi saat mode diatur ke GCINITWITHRECT. Unsur-unsurnya mungkin memiliki salah satu dari nilai berikut: GCBGD mendefinisikan piksel latar belakang yang jelas. GCFGD mendefinisikan sebuah pixel foreground (objek) yang jelas. GCPRBGD mendefinisikan kemungkinan piksel latar belakang. GCPRFGD mendefinisikan kemungkinan piksel latar depan. Rect 8211 ROI berisi objek tersegmentasi. Pixel di luar ROI ditandai sebagai background8221 yang jelas. Parameter hanya digunakan saat modeGCINITWITHRECT. BgdModel 8211 Temporary array untuk model latar belakang. Jangan memodifikasinya saat Anda memproses gambar yang sama. FgdModel 8211 Temporary array untuk model latar depan. Jangan memodifikasinya saat Anda memproses gambar yang sama. IterCount 8211 Jumlah iterasi yang harus dilakukan algoritma sebelum mengembalikan hasilnya. Perhatikan bahwa hasilnya bisa disempurnakan dengan panggilan lebih jauh dengan modeGCINITWITHMASK atau modeGCEVAL. Mode 8211Operasi yang bisa menjadi salah satu dari berikut ini: GCINITWITHRECT Fungsi menginisialisasi keadaan dan topeng menggunakan persegi panjang yang disediakan. Setelah itu iterasi berjalan iterasi dari algoritma. GCINITWITHMASK Fungsi menginisialisasi negara menggunakan masker yang disediakan. Perhatikan bahwa GCINITWITHRECT dan GCINITWITHMASK dapat dikombinasikan. Kemudian, semua piksel di luar ROI secara otomatis diinisialisasi dengan GCBGD. GCEVAL Nilai berarti bahwa algoritma hanya harus melanjutkan. Fungsi mengimplementasikan algoritma segmentasi citra GrabCut. Lihat contoh grabcut.cpp untuk mempelajari bagaimana cara menggunakan fungsi tersebut. Awali oleh Adrian Kaehler, Gary Bradski Banjir Isi Banjir Isi Heckbert00 Shaw04 Vandevenne04 adalah fungsi yang sangat berguna yang sering digunakan untuk menandai atau mengisolasi bagian gambar untuk pemrosesan atau analisis lebih lanjut. . Isi banjir juga bisa digunakan untuk memperoleh, dari gambar masukan, masker yang dapat digunakan untuk rutinitas berikutnya untuk mempercepat atau membatasi pemrosesan hanya pada piksel yang ditunjukkan oleh topeng. Fungsi cvFloodFill () sendiri mengambil masker opsional yang dapat digunakan lebih lanjut untuk mengontrol pengisian tempat dilakukan (misalnya saat melakukan beberapa pengisian gambar yang sama). Di OpenCV, pengisian banjir adalah versi yang lebih umum dari jenis fungsionalitas isi yang mungkin sudah Anda kaitkan dengan program melukis komputer biasa. Untuk keduanya, titik benih dipilih dari sebuah gambar dan kemudian semua titik tetangga yang serupa diwarnai dengan warna seragam. Perbedaannya di sini adalah bahwa piksel tetangga tidak perlu identik warnanya. Hasil operasi pengisian banjir akan selalu menjadi satu wilayah bersebelahan. Fungsi cvFloodFill () akan mewarnai piksel tetangga jika berada dalam kisaran yang ditentukan (lo Diff to up Diff) dari piksel saat ini atau jika (tergantung pada pengaturan flag) piksel tetangga berada dalam kisaran tertentu dari yang asli. Nilai seedPoint Pengisian banjir juga bisa dibatasi oleh argumen topeng opsional. Prototipe untuk rutinitas pengisian banjir adalah: Gambar 5-15. Hasil morfologis. Dengan Safari, Anda belajar cara Anda belajar yang terbaik. Dapatkan akses tak terbatas ke video, pelatihan online langsung, jalur belajar, buku, tutorial interaktif, dan banyak lagi. Tidak diperlukan kartu kredit
Forex-trading-books-ukrainian
Millionaire-forex-trader-secrets-pdf