我目前正在實現一種用於識別彩色物體的最小慣性軸(由第二時刻提供)的算法。爲了做到這一點,我需要獲得第一時刻給出的質量中心。從小的二進制圖像中移除異常像素
加權平均函數效果很好,但由於像素點異常,我收到了不希望的結果。
這裏是平均功能:
(例如,x的加權平均)
for (i = 0, i < rows, i++) {
for (j = 0, j < cols, j++) {
if (colorAt(i,j).isForeground()) {
tempSumX++;
totalForeground++;
}
}
x_ += i*tempSumX;
tempSumX = 0;
}
x_ /= totalForeground; //where x_ represents the x coordinate of the weighted center of mass.
給定一個圖像,如此,這是由只兩種顏色(背景和前景表示),我怎麼去除外圍像素?注意:外圍像素是指任何不屬於大顏色質量的部分。白點是計算出的重心,這是不正確的。
非常感謝。
你看過形態濾波器嗎? – mathematician1975 2012-07-13 13:53:19
我認爲他們,但我不知道他們將如何在我的情況下工作。只是不太瞭解。我也在研究圖論以確定關係。 – 2012-07-13 13:55:06
它看起來不像一個平均值,還是你有任何異常值在圖像中不可見?在計算加權平均值時,你究竟是什麼權重? – TaZ 2012-07-13 17:45:02