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RSS订阅原创 图像区域分割算法实现与集成系统设计
以 “种子点” 为起始，通过判断邻域像素与种子点的灰度相似度（小于设定阈值），逐步将符合条件的像素合并为同一区域，实现目标分割（本实验采用 8 邻域搜索，默认种子点 (158,160)）。：集成区域生长、分裂合并、滤波、边缘检测、阈值分割等算法，通过 PyQt5 实现带交互界面的图像处理系统，支持图像加载、噪声生成、算法选择、参数调节、结果显示与保存。：通过递归分裂与均值合并实现图像分割，依据区域标准差与均值阈值完成子区域的分裂 / 合并操作，支持直接运行并可视化结果。
2025-12-16 07:55:37
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原创 OpenCV 实现图像阈值分割：进度条实时交互界面（附完整代码）
通过本次实验，我系统掌握了图像阈值分割的三种核心算法原理，学会了用 Python+OpenCV 实现算法并调试代码。本次实验中，我尝试在进度条界面中增加了 “多算法对比” 功能：在窗口中同时显示直方图双峰法、Otsu 法与当前进度条阈值的分割结果，可直观对比不同算法的效果。拖动进度条可实时预览不同阈值的分割效果，快速验证了 “阈值过低会将背景误判为前景、阈值过高会丢失前景细节” 的规律。针对水稻图像，计算得到阈值约为 130，分割后可区分水稻与背景，但对低对比度区域的分割效果一般。是前景、背景的像素占比，
2025-11-27 23:30:42
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原创 图像轮廓提取算法
摘要：本实验通过Python和OpenCV实现了多种图像轮廓提取算法（Canny、Sobel、Prewitt、Roberts、拉普拉斯及频域高通滤波），对比分析了各算法的性能差异和适用场景。实验结果表明，Canny算法在边缘连续性和效率方面表现最优，而梯度算子适合不同复杂度的场景。代码实现上，空间域算法可直接调用OpenCV函数，频域算法需手动处理傅里叶变换。预处理、阈值调整和轮廓筛选是提升效果的关键。实验还包含各算法的执行时间统计和可视化对比，为图像轮廓提取提供了实用参考。
2025-11-18 00:47:22
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原创 图像空域滤波全解析：平滑与锐化的底层逻辑与代码实现
摘要： 本文系统研究了图像空域滤波技术，通过实验对比分析了平滑滤波（均值、高斯、中值）和锐化滤波（Roberts、Prewitt、Sobel）的算法原理与适用场景。结果表明：高斯滤波对高斯噪声抑制效果最优，中值滤波能高效去除椒盐噪声；Sobel算子在边缘检测精度与抗噪性上表现最佳。实验验证了手动实现滤波算法与OpenCV库的一致性，并指出工程应用中应优先选择优化库以提高效率。研究为图像去噪和边缘增强的实际应用提供了技术参考。
2025-10-19 16:17:11
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原创 图像直方图与频域变换全解析（附完整代码）
本文系统介绍了数字图像处理三大核心技术：灰度变换、直方图分析和频域变换。通过Python+OpenCV实验，详细展示了线性/非线性灰度变换、直方图均衡化、DFT/DCT频域变换的原理与实现，包括参数调整、对比度增强、噪声处理等应用场景。实验结果表明，这些技术能有效改善图像质量，其中伽马变换适合暗部增强，直方图均衡化可自动提升对比度，频域变换便于分析图像频率特征。研究还探讨了算法优化方向和应用拓展，为医学影像处理、图像压缩等提供了技术基础。
2025-10-18 00:25:50
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原创 基于PyOt的图像处理界面设计
3.2 代码分块解析模块 1：依赖库导入 功能说明：导入程序所需的核心库，涵盖 GUI 开发、计算机视觉、文件操作等； 关键库解读： ：处理 Python 解释器与系统交互（如程序退出）； ：OpenCV 库，负责摄像头操作与图像保存； 相关模块：（UI 组件）、（核心功能如定时器、坐标）、（图像与绘图）。 模块 2：自定义框选控件 类初始化与核心变量 核心逻辑：通过变量记录绘图状态与坐标，引用实现子控件向主窗口传递数据。图像设置与鼠标事
2025-09-25 23:38:25
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原创 图像与视频的加载与显示实验报告
本文介绍了在Python环境下使用OpenCV进行图像处理的基础实验。主要内容包括：1）实验目的为掌握OpenCV库的基本功能，实现摄像头图像采集和彩色转灰度处理；2）详细说明了实验步骤，包括创建Anaconda虚拟环境、安装OpenCV库；3）提供了完整的程序代码，实现摄像头视频采集、色彩转换和双窗口显示功能；4）分析了实验结果，验证了功能实现的准确性，同时指出了功能单一、交互简陋等不足；5）提出了增加图像保存、视频录制、图像预处理等改进方向。通过实验，作者掌握了OpenCV的基本操作，为后续计算机视觉开
2025-09-13 22:36:24
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空空如也
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