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opencv怎么對彩色圖像腐蝕?

一般來說,你可以嘗試以下方法:首先,對原始圖像進(jìn)行高斯模糊,對邊緣圖像進(jìn)行灰度和Canny的監(jiān)控,對邊緣圖像進(jìn)行開閉、腐蝕和膨脹等功能。嘗試將這些不規(guī)則的小區(qū)域整合到背景中。R將上述結(jié)果作為掩模圖,對原圖進(jìn)行運(yùn)算,得到所有封閉區(qū)域。R在此基礎(chǔ)上識別矩形和顏色。R的核心思想是盡量壓縮不規(guī)則區(qū)域的范圍,并用一些運(yùn)算盡可能地消除這些區(qū)域,從而減少干擾。R就是這樣。 .

擴(kuò)展是內(nèi)核區(qū)域像素的最大值,而腐蝕是內(nèi)核區(qū)域像素的最小值。

opencv膨脹腐蝕起什么作用?

這取決于你的目的。比如說現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用,你還需要了解變速箱的原理嗎?這取決于你的目的。如果只是普通駕駛,你不需要知道。如果你是一個(gè)機(jī)械師,你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師,你必須對它非常了解。簡言之,這取決于具體的需要。

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識別)的算法寫成函數(shù)了,那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎?

我們只知道支持向量機(jī)的一些核心函數(shù)。歡迎交流,SVM本身就是一個(gè)線性分類器。使用核函數(shù)后,相當(dāng)于將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間(在相對低維空間中難以分類的樣本映射到高維空間后,可以用線性分類器進(jìn)行分離)。

據(jù)我所知,支持向量機(jī)使用的核函數(shù)是將支持向量機(jī)中內(nèi)積(x*z)的測量方法替換為K(x,z),從而達(dá)到映射的目的。