
计算机视觉
青山孤客
网易高级服务端开发工程师,浙江省评标专家,信息系统项目管理师,杭州市E类人才。杭州电子科技大学工学硕士,曾访学圣彼得堡国立信息技术机械与光学大学(ITMO),在国际计算机软件和应用会议(COMPSAC)发表1篇学术论文,目前已申请国家发明专利4项,2项软件著作权。兴趣是数据开发、后端开发、信息系统项目管理等。
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图像二值化方法及适用场景分析(OTSU Trangle 自适应阈值分割)
找到一篇讲解二值化特别简单清晰的文章,因为不好转载直接复制其原文链接。原文链接:图像二值化方法及适用场景分析(OTSU Trangle 自适应阈值分割)...原创 2019-09-09 03:35:17 · 478 阅读 · 0 评论 -
图像二值化方法介绍
ImageJ中图像二值化方法介绍概述二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用,同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤,选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于全局阈值的图像二值化方法,其中最大值为255表示白色, 0 表示黑色,H表示图像直方图。imageJ重要开源分支Fiji中已经实现了全局自动阈值16种方法。ImageJ演示首先来看一下原图...转载 2019-09-09 02:01:41 · 9061 阅读 · 1 评论 -
霍夫变换(Hough Transform)介绍与优缺点
一、直线检测相关算法 1.1 霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换(Hough Transform)换于1962年由Paul Hough 首次提出,后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用,是图像处理中从图像中检测几何形状的基本方法之一。经典霍夫变换用来检测图像中的直线,后来霍夫变换经过扩展可以进行任意形状物体的识别,例如圆和椭圆。 ...转载 2019-09-11 01:10:33 · 18400 阅读 · 0 评论