图像二值化曲线特征 matab

已于 2022-07-17 12:28:50 修改
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分类专栏： 图像处理 文章标签： python 人工智能 算法
于 2022-07-14 16:05:28 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125786622
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本文探讨了图像二值化曲线特征的重要性，通过分析曲线数据，可以获取关键的图像识别信息，为机器学习应用提供支持。

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

曲线分类-特征提取(一)
#include<?>
06-12 2万+
数据描述 数据每分钟一个点，一天1440个数据点，每天为一个周期，共7天数据。 测试数据为monitor数据，视图4180,属性231960. 数据去噪 3-σ去噪 数据点与均值相差超过3个标准差，则认为为噪点 噪点填充 噪点填充为前一个和后一个正常点的均值 数据标准化(归一化) 将数据按比例缩放，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值.本文档采用max-min...
曲线分类-特征提取(二)
#include<?>
06-20 1万+
时域特征 自相关系数与偏自相关系数 自相关（autocorrelation），指时序序列于其自身在不同时间点的互相关性. 离散数据的lll阶自相关系数定义为 autocorrelationl=1(n−l)σ2∑t=1n−1(Xt−μ)(Xt+l−μ)autocorrelationl=1(n−l)σ2∑t=1n−1(Xt−μ)(Xt+l−μ)autocorrelation_{l} = \fr...
二值图像跟踪曲线程序
weixin_30813225的博客
05-11 248
稍后提交一个完整的测试程序 1 2BOOLWINAPITraceDIB(LPSTRlpDIBBits,LONGlWidth,LONGlHeight,CArray<CPoint,CPoint>*pPoint,CArray<int,int>*pSlope) 3{ 4//指向源图像的指针 5BYTE*lpSrc; ...
识别图片中曲线并获取其坐标
哦豁灬
11-10 1万+
识别图片中曲线并获取其坐标 github主页：https://github.com/Taot-chen 有时候需要用到一些数据库里面曲线图的数据，进行进一步的变换处理，但是很多时候都只有图片，没有数据。基于这个问题，给出了以下算法。 思路：  1）通过图像算法中常用的边界识别的方法来识别曲线；  2）根据曲线上每一点的像素坐标和坐标轴的数值范围，来计算曲线上每一个像素点在坐标轴中的像素坐标。 实现过程： 一、曲线识别 1）图片预处理 思路：  将待处理的图像转换成灰度图，在转换成二值图像；対二值图像的每一
经典曲线特征提取方法总结1
weixin_42296976的博客
12-14 1万+
原文参考 ：https://blog.youkuaiyun.com/vegetable_bird_001/article/details/80653986  最近在做曲线分类识别的工作。但是因为不同种类的曲线太过于相似，想试试能不能提取迟来特征。 数据描述 数据每分钟一个点，一天1440个数据点，每天为一个周期，共7天数据。  测试数据为monitor数据，视图4180,属性231960.  数...
图像二值化matlab代码
04-20
### 图像二值化在MATLAB中的实现 #### 一、引言 图像二值化是一种常见的图像处理技术，主要用于简化图像数据并提取有用的信息。它通过将图像中的像素值分为两个类别（通常是黑色和白色）来实现。这种技术广泛应用...
图像处理二值化曲线特征提取与分析MATLAB技术
资源摘要信息:"图像二值化曲线特征 matab" 图像处理是计算机视觉领域的核心分支之一，它涉及到将图像转换为适合计算机处理的形式。图像二值化是图像处理中常用的一种技术，它将图像中的像素值从多级灰度简化为两级...
基于阈值的图像二值化方法MATLAB
滨哥v5的博客
10-25 2万+
基于阈值的图像二值化方法
二值化方法总结——附录程序
dawnminghuang的专栏
09-22 6266
表格识别的第一个关键步是二值法。 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点。 全局阈值              方法一：直接采用im2bw ;不断尝试阈值 阈值为240：   阈值为163：     阈值为10：                   方法一虽然很简单，
对图像绘制直边界（无旋转）矩形、最小面积旋转矩形、中心点和轮廓
qq_33538651的博客
07-26 407
对图像绘制直边界（无旋转）矩形、最小面积旋转矩形、轮廓。 方法：灰度化—>二值化—>高速模糊—>形态学膨胀+腐蚀各一次—>查找轮廓（findContours）—>可计算轮廓长度、面积—>boundingRect返回左上角坐标+高宽—>绘制直边界矩形和 —>minAreaRect返回中心点坐标+高宽—>drawContours [box]绘制旋转矩形、绘制中心点 —>drawContours contours绘制轮廓 代码如下： import cv2
图像形状特征（一）--FD
工作笔记
11-17 1万+
1 引言 物体的形状识别是模式识别的重要研究方向，广泛用于图像分析、机器视觉和目标识别的应用中。在计算机中物体的形状表示方式有多种：边界曲线上点的坐标序列，边界上的点到物体中心的距离以及边界上的点随弧长变化的切线方向等。基于形状不同的表示方式，已有大量的形状识别方法被提出，如：基于边界特征点，不变矩、傅里叶描绘子和自回归模型等。Kauppien 比较了各种典型的形状识别方法，实验表明基于物体轮廓...
关于图像特征提取
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passball
01-17 14万+
 网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。       特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义         至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往
pb数据窗口如何设置一列中连续相同数据的背景颜色_图像特征提取（颜色，纹理，形状）...
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1.颜色特征提取 计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题(进行目标检测等目的)，但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。 在图像处理中，我们可以将一个具体的像素点所呈现的颜色分多种方法分析，并提取出其颜色特征分量...
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发展源流： GMM -- ivector -- DNN 背景介绍 评价指标 设置一个阈值，高于这个阈值的为True,低于则不接受 用softmax输出一个概率Accuracy，则EER ~（1-ACC）/2。 e.g. Accuracy = 80% EER = (1-0.8)/2 = 10% 实验结果越好，阈值选取越高，一般作为评价指标。 EER是（一个分类器的）ROC曲线（接...
Hough变换与曲线检测
zwq940103的博客
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一、什么是hough变化 Hough变换是一种对图像中的特征点集（例如，边缘点集）进行坐标变换以寻求特征点集和变换空间之间存在的的某种内在关系的过程。 二、Hough变换的特点 它在原始特征点集所表示的给定位置和取向的直线或给定位置、取向和形状的曲线和变换空间中的某个点之间建立起一种对应关系。 三、注意 Hough变换不是把特征点集所表示的（或者更准确地说，所包含的）给定直线或...
模式识别 评价方法 ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI etc.
yangyangyang20092010的专栏
11-08 3万+
模式识别 评价方法 ROC曲线 DET曲线  FPPW  FPPI etc. 因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上方法介绍、基础代码（matlab 版），以帮助更多像我这样对这些方法有些迷茫的人。
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