OpenCV 学习笔记 - 使用 OpenCvSharp 和最大期望化算法

本文介绍了如何结合OpenCvSharp库和期望最大化(EM)算法处理图像。通过安装OpenCvSharp并应用EM算法,对图像进行灰度转换,训练后获取高斯分布的参数,进而绘制概率密度函数并展示结果。

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在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库。它提供了许多功能强大的图像处理和计算机视觉算法,可以用于各种应用,包括目标检测、图像分割、特征提取等。本文将介绍如何使用 OpenCvSharp 库以及期望最大化(Expectation Maximization)算法来处理图像。

OpenCvSharp 是 OpenCV 在 C# 中的绑定库,它允许开发人员使用 C# 进行图像处理和计算机视觉任务。下面的示例将展示如何使用 OpenCvSharp 在图像中进行期望最大化算法。

首先,我们需要安装 OpenCvSharp。你可以在 NuGet 包管理器中搜索并安装 “OpenCvSharp”。

using System;
using OpenCvSharp;

class Program
{
   
   
    
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