目标图像获取

最新推荐文章于 2024-05-28 11:57:47 发布
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分类专栏： 日常心得 文章标签： 图像处理方向
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21294373/article/details/88747383
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该博客介绍了图像处理流程，包括获取图片、将RGB图转灰度图、用算子提取边缘、锐化、膨胀、打标签等操作，还运用随机游走算法，摈除小连通域，进行切割、裁剪和归一化，最后导入KNN/SVM模型数据集。

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

1.获取图片
2.将RBG三通道图片转为灰度图
3.拉普拉斯、canny或者sobel算子提取出图像边缘
4.图像边缘锐化
5.图像方形膨胀用于获取较大的连通域
6.给图像连通域打上标签
7.随机游走算法
8.摈除较小的连通域
9.找出图像质心
10.连通域切割
11.crop裁剪质心
12.图像归一化
13.KNN/SVM模型导入数据集

基于形态学处理的遥感图像目标提取实现(matlab)
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-25 446
我们可以使用Matlab自带的strel函数来创建一个卷积结构元素，然后使用imopen函数来对二值图像进行开运算，以去除噪声和小的非目标物体。在本文中，我们介绍了如何使用形态学处理技术来提取遥感图像中的目标，并提供了完整的Matlab代码。其中，L是由bwlabel函数生成的标记矩阵，num是目标数量，stats是一个结构体数组，包含了每个目标的面积、周长等各种特征。最后，我们可以使用Matlab自带的bwlabel函数来标记二值图像中的目标，并计算出目标的面积、周长等特征。首先，我们需要读取遥感图像。
目标识别的图像特征提取程序
11-01
很不错的目标识别技术，特征提取很好.改程序是提取图像特征的核心程序。你值得拥有~
图像处理之目标提取方法
qq_43581224的博客
02-01 3154
图像处理之目标提取 1.基于阈值的提取方法 操作方法：二值化、直方图等 适用场景：直方图呈现双峰一谷的情况；即只含有目标与 背景两类灰度等级，且灰度值差距比较大的情况。 2.基于颜色的提取方法 操作方法：RGB空间、HSI空间分离通道、颜色差分均值阈值。根据情况组合各颜色通道。 适用场景：有明显颜色差异，或背景与目标颜色相差较大时，可通过强化某通道颜色来提取目标。 3.基于差分的目标提取方法 操作方法：背景差分，帧间差分等 适用场景：运动目标的提取；背景差分局限于摄像机固定不变且背景无光照变化。
【形态学检测】基于形态学处理的遥感图像的目标提取
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-09 1425
1.软件版本 MATLAB2021a 2.本算法理论知识 [1]翟辉琴. 基于数学形态学的遥感影像面状目标提取研究[D]. 中国人民解放军信息工程大学, 2005. 3.部分源码 clc; clear; close all; warning off; %阈值参数 RGB = [100,20,20];%这个参数用来识别图片中红色的程度，如果红色都类似红色，不变 SL1 = 500;%去掉小面积，具体可以根据实际情况选择 SEL2= 0.2;%形态区域的长宽比例，如果狭长则删除，我这里设置长宽
TensorFlow的目标图像识别
Peter_Changyb的博客
11-22 904
 卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实...
终于基本达成了图片提取的目标
Sayai的专栏
08-06 1557
感觉我的思路完全混沌啊~ 想哪写哪~  没关系，反正我性子慢，慢慢来吧。   =========================== 谁发明的分割线  ================================   经历了无数的尝试和折磨，终于基本上算是提取出来了。   最终是用KrkrExtract这个工具提取出来的，虽然提出来的立绘背景不是透明的，但可以用其他工具继续处理...
基于卷积神经网络端到端的SAR图像自动目标识别源码.zip
06-20
由于大场景数据不包含目标图像，所以将许多大小为88×88像素的目标嵌入场景中，因为目标和场景都是同一个机载SAR系统获取的，标准工作条件（SOC）下的SAR图像，成像分辨率都是0.3m，所以可以手动添加目标到大幅场景...
图像中手动获取目标区域作为金标准
08-31
"图像中手动获取目标区域作为金标准"这个主题，正是讨论如何在图像分割评估过程中建立一个准确的参考标准，也就是所谓的“金标准”。 金标准（Ground Truth）是衡量图像分割算法性能的一个重要基准，它通常由专家...
基于python+opencv的目标图像区域自动提取
04-26
在图像处理领域，目标图像区域自动提取是一项关键的技术，它能帮助我们从复杂背景中定位并提取出感兴趣的特定对象。本教程将详细讲解如何利用Python和OpenCV库实现这一功能，特别是针对长方形画布或纸张的检测与内容...
Visual C++ 数字图像获取、处理及实践应用随书光盘
10-18
《Visual C++ 数字图像获取、处理及实践应用随书光盘》是人民邮电出版社出版的一本关于图像处理技术的书籍，由杨枝灵和王开两位专家编著。这本书面向初学者，通过VC++编程环境，深入浅出地介绍了如何进行数字图像的...
简单背景图像中的目标提取技术研究
12-30
为实现计算机的自我判别，能判别简单背景的静态图像(即单帧的图像)中的目标，进行目标锁定，提取目标，为动态的图像处理和真正的目标的选取打下基础。
试从原图中提取出目标物体，并将其与背景图像进行合成
04-15
基于matlab实现的由A图中分离出目标物体，然后再有B图将从A图中提取的目标物体嵌入B图中给定的位置中，实现图像的合成。
图像目标分割与提取
diaolunlaoshi的博客
03-31 3937
图像目标分割与提取 实验目的 彩色图像中目标的分割与提取。 实验要求 1）彩色图像的色彩模型，各通道的读取与显示，色彩模型转换； 2）彩色图像分割； 3）彩色图像目标提取。 实验步骤 1） 读入一幅彩色图像I1，读取RGB、HSI色彩模型的各通道图像，并显示； 2） 对彩色图像I1图进行目标分割，并显示结果； 3） 对彩色图像I1进行目标提取，并显示结果。 RGB = imread('D:\桌面\图像处理\实验\1.jpg'); R = RGB(:,:,1); G = RGB(:,:,2); B = RGB
图像目标检测概要(一)
天然玩家的博客
03-04 1124
1 图像处理分类 1.0 图像分类(classification) 计算机提取给定图像中物品的特征,输出物品的种类,如向计算机一张含有汽车的图片,计算机可判断出该图中的物品为汽车. 1.2 图像分类和定位(classification&localization) 在图像分类的基础上,识别图中的物品的位置,即标注出物品在图中的位置,单目标分类和定位. 1.3 目标检测(object dete...
目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征
晓峰博客笔记
01-19 538
1、HOG特征：        方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合<span style="font-family:Calibri">SVM分类器
特征匹配——以目标图像检测为例
Faded
11-26 2874
问题描述标记定位是指在图像中寻找给定标记并框选标记所在区域的过程。这个问题包括两个部分： 识别标记是否在图像中 计算出图像中标记的边界。 一个典型的标记检测的例子如下： 标记识别标记识别其实是在图像中进行标记的匹配的过程。关于图像匹配很自然的一个想法是逐点比较像素的RBG值。但是几何变换前后的图像我们通常认为是同一幅图像，考虑这一点，这种初级的想法是行不通的。对于图像的匹配我们一般使用特征点来进行
基于Matlab目标提取分割出图像中最小的苹果
最新发布
2301_79810943的博客
05-28 562
一、项目背景与意义在农业自动化、智能采摘和图像处理等领域，从复杂的背景中准确提取并分割出目标物体（如苹果）是至关重要的一步。特别是当需要针对特定大小（如最小的苹果）进行处理时，这种技术的准确性将直接影响后续任务（如分级、计数、质量评估等）的效果。因此，本项目旨在利用Matlab软件平台，结合先进的图像处理技术，实现对图像中最小的苹果的精确提取和分割。二、技术原理与流程图像预处理：使用Matlab图像处理工具箱对原始图像进行预处理，包括灰度化、去噪、对比度增强等步骤，以提高后续目标提取的准确性。
目标检测的图像特征提取
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lucky_greenegg的专栏
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图像目标区域提取：金标准获取技术
在图像处理和计算机视觉领域，金标准（Ground Truth）是指对图像进行手动分割，精确获取目标区域的过程，这是用来评价图像分割算法性能的重要参考。图像中手动获取目标区域作为金标准是一项基础而关键的技术，涉及到...
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