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本文介绍使用OpenCV进行图像读取、显示、灰度转换、阈值处理及腐蚀操作的过程。通过代码实现,展示了如何从彩色图像转换为灰度图像,应用阈值处理并使用结构元素进行图像腐蚀,最后保存处理后的图像。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>


int main()
{
	cv::Mat src = cv::imread("test.png", cv::IMREAD_COLOR);
	cv::imshow("src", src);
	/*for (int i = 0; i < src.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < src.cols; j++)
		{
			std::cout << src.at<cv::Vec3b>(i, j) << std::endl;
		}
	}*/
	cv::Mat gray, thres;
	cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	std::cout << gray.channels() << std::endl;
	cv::imshow("gray", gray);
	cv::threshold(gray, thres, 20, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_TRIANGLE);
	cv::imshow("thres", thres);
	cv::Mat structureElement = cv::getStructuringElement(cv::MorphShapes::MORPH_RECT, cv::Size(2, 2), cv::Point(-1, -1));      //创建结构元
	cv::Mat erodedimg;
	cv::erode(thres, erodedimg, structureElement);
	cv::imshow("erodedimg", erodedimg);
	cv::imwrite("r.jpg", erodedimg);
	cv::waitKey(0);

	system("pause");
	return 0;
}

 

04-03
<think>好的,我现在需要处理用户关于MA111 IT相关内容的查询。首先,MA111可能指代不同的课程或项目,具体取决于上下文。需要确认MA111的具体领域,比如数学课程、IT认证还是其他。用户提到的是IT相关内容,所以重点放在信息技术方面。 接下来,调用网络搜索工具,查找MA111与IT相关的信息。可能的结果包括课程大纲、学习资料、编程项目等。根据搜索结果,常见的MA111课程可能涉及数学基础,如微积分、线性代数,这些在IT领域尤其是机器学习和数据科学中很重要。 需要整合信息,生成清晰回答。按照用户要求,分点说明,避免步骤词汇,每个方法或步骤间换行。需注意数学公式和代码的格式规范,例如微积分中的导数公式使用$符号包裹,编程示例用代码块。 然后,检查是否遗漏关键点,如相关教材、实际应用案例或在线资源。确保引用内容分散在回答中,不集中在末尾。最后,生成相关问题,需基于用户问题和回答内容,至少三个,使用正确格式。 可能的问题包括MA111数学在机器学习中的应用、相关编程项目、推荐的学习资源等。确保问题具体且有相关性,帮助用户进一步探索主题。</think>根据搜索结果,MA111通常指代与数学或信息技术相关的课程代码,不同教育机构可能赋予其不同内容。以下是MA111在IT领域可能涉及的核心内容及资源: **数学基础与IT应用** MA111课程常包含微积分、线性代数等数学工具,这些内容在机器学习、数据科学中有直接应用。例如,梯度下降算法依赖多元微积分中的偏导数计算,公式表示为: $$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t)$$ 其中$\eta$为学习率,$\nabla J$表示损失函数的梯度。 **编程实现案例** 数据预处理常用Pandas库实现特征标准化: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = pd.read_csv('dataset.csv') scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) ``` **离散数学组件** 组合数学与图论知识支撑算法设计,如Dijkstra算法的时间复杂度分析涉及大O表示法。递归关系求解使用特征方程法: $$a_n = c_1 \cdot r^n + c_2 \cdot n \cdot r^n$$ **推荐学习资源** - MIT OpenCourseWare 18.01单变量微积分公开课 - Coursera《Mathematics for Machine Learning》专项课程 - 《Discrete Mathematics and Its Applications》教材第8章算法复杂度
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