图像识别去除孤立点方法

最新推荐文章于 2025-05-16 21:39:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cornfieldc01/article/details/6222070
本文介绍了在图像识别过程中如何消除噪声点的影响，通过边缘检测、矩形面积判断等步骤，有效地去除孤立的小点，提高字符识别的准确性。代码示例展示了具体的实现过程。

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

在图像识别时，如果一些孤立的噪声点在识别字符附近，将会影响识别的正确性，现在介绍怎样去除这样的孤立点。

1.       原图像，圈内为噪声点。

 

2.       边缘检测

 

 

3.       提取识别点矩形

 

4.       对矩形面积小于一定阈值的认为是噪声点，并对其区域内的像素值改为背景色。

 

5.       处理后图像

 

6.       代码

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cornfieldc01
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图像分割 - 孤立点的检测
Henry的博客
11-05 1362
因为，一阶导数通常会产生粗边缘。二阶导数对精细细节（细线、孤立点、噪声）有更强的响应。所以，检测孤立点应该以二阶导数为基础，而二阶导数的差分计算为：这个差分计算可以通过一个 系数和为零 的kernel去完成于是，如果滤波器的响应超过一个规定的阈值，那我们就认为在kernel的中心找到了一个点。将找到的点记作1，其他的点看作0，于是就得到了一副二值图像直观上看，这个概念是孤立点的灰度完全不同于其周围像素的灰度孤立点是那些灰度差超过某个阈值T，被认为是孤立点的像素点1111-8111。
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01-15 1039
孤立点的检测在图像处理中通常涉及到检测图像中的突变或者边缘，而使用二阶导数是一种常见的方法。一阶导数可以帮助找到图像中的边缘，而二阶导数则有助于检测边缘上的峰值，这些峰值可能对应于孤立点或者特殊的图像结构。对于孤立点检测，我们可以关注图像中二阶导数的峰值，这些峰值可能表示图像中的尖锐变化或者突变，进而对应于孤立点或者边缘。这个示例中，生成了一个包含孤立点的图像，并使用Laplacian算子计算了图像的二阶导数。
opencv 去除孤立点以及findContours()和connectedComponentsWithStats()详解
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04-20 1万+
findContours()和connectedComponentsWithStats()两个函数可以分别实现去除图像中孤立点或者小连通区域 ...
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2301_77235098的博客
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【代码】图像处理基础--二值图像消除孤立黑像素点。
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weixin_35838019的博客
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Outlier Detection and Removal [hampel]HAMPEL(X,Y,DX,T,varargin) returns the Hampel filtered values of theelements in Y. It was developed to detect outliers in a time series,but it can also be used as ...
c++ opencv实现区域填充_去除图像中孤立的小区域
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11-30 974
问题描述：我们对原始图片进行语义分割，分割后的图片存在一些较小的“噪声点”，如下图红色箭头所指区域：图1 处理前的图片我们需要将这些比较小的噪声点去除，以便于后面对图片进行特征提取。方法阐述：利用OpenCV提取二值化后图像中的轮廓信息，将其中面积较小的区域填充原图片背景色。具体代码：import 效果图如下：图2 处理后的图片对比参考：OpenCV...
python 去除二值图像中孤立的小区域
JingpengSun的博客
03-10 2025
去除二值图像非连通小区域
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余生的博客
11-12 777
以下是一个简单的例子，使用OpenCV的findContours和convexHull来识别并绘制孤立点。（1）本节所称的孤立点检测，是绝对意义上的孤立点，即一个孤立的像素。人眼所能感知、识别的孤立点，通常来说其实是一个微小的区域，而不是孤立的一个像素，因此并不能用这种方法检测。当滤波器在一个点的响应超过设定阈值 T，则认为在卷积核的中心检测到了孤立点，标记为 1，而其它点都被标记为 0，从而产生一副二值图像。，是检测嵌在一幅图像的恒定区域或亮度几乎不变的区域里的孤立点。孤立点的检测以二阶导数为基础。
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孤立数字识别
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在本项目中，除了图像识别，还涉及到语音识别。语音识别技术主要用于将人类语言转换成可理解的文本形式。MATLAB的信号处理和语音识别工具箱对此提供了很好的支持。例如，我们可以使用`audioread`读取音频文件，`...
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数字图像处理编程入门笔记
ZL.Xiong
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m0_63268452的博客
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1.arctoolbox>分析工具>邻域分析>近邻分析>Method 参数设置为 Geodesic||输入要素和邻近要素均为点位||只勾选location。2.arctoolbox>分析工具>提取分析>筛选>表达式："NEAR_DIST" < 2000。
数字图像处理知识点总结概述
小白学视觉
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。数字...
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长夜漫漫，无心睡眠
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K-means去除孤立点
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xiaoxifei的专栏
09-26 3万+
之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下 img = morphology.remove_small_objects(img, size) img = morphology.remove_small_holes(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需...
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