adaptive-threshold

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    我想通過matlab在8位單通道uint8圖像上應用cv.adaptiveThreshold(opencv),但我總是收到錯誤。我曾嘗試下面的代碼從這個網站:https://kyamagu.github.io/mexopencv/matlab/adaptiveThreshold.html th = cv.adaptiveThreshold(img,255,'Method',mean,'Type',

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    中的黑點我也用java OpenCV的識別黑點是在圖像自適應閾值。但是我沒有做到這一點。我的代碼如下。 當我跟着我在這裏寫的代碼時,代碼無法檢測到黑點。 /* * To change this license header, choose License Headers in Project Properties. * To change this template file, choose

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    我們(我的團隊和我)希望能夠跟蹤一隻手(主要指標指尖)。手與圖片中的臉部基本上是相同的顏色,但正如您所看到的,我們獲得的噪音也很多。它與手背後的黑色「屏幕」非常吻合。 現在的問題是,自適應閾值僅適用於灰度圖像,因此不會很好地檢測到手。 我試過使用谷歌搜索HSV自適應閾值但沒有運氣,所以我想着stackoverflow有一些很棒的想法。 編輯:當前HSV - >二進制門檻: inRange(hsvx

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    如何刪除圖像的較淺線條並僅獲得較暗的線條? 以下圖片中有一個數獨遊戲(取自here)。自適應高斯閾值提供了非常好的結果,但它也包括灰色(較亮)線。 注:我試過canny,但它也刪除了數字。

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    我正在瀏覽Emugu CV的文檔,但找不到要使用的東西。有人能告訴我一些關於如何使用自適應高斯閾值的例子嗎?

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    我有一個使用Scala異步庫的服務。我主要使用這個庫來定時調用我的數據庫。我想測試的方法包含使用異步await機制對數據庫進行多次調用。什麼,我有一個僞代碼如下: def myDbMethod() = async { val firstCall = await(call the db and get the result) val secondCall = await(all

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    我想二值化低質量的圖像,發現現有的全局和局部二值化技術(如Sauvola方法,NiBlack方法等)的解決方案或程序沒有多大用處。 我沒有找到關於喜歡在報紙上給出的要好得多方法的幾篇好論文: 1)http://www.ski.org/sites/default/files/publications/wacv11-display-reader.pdf#cite.adap-binar 2)https:

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    我想將自適應閾值應用到我的位圖圖像,但是一旦我使用下面的代碼,它會顯示空白(全白)圖像,請幫我解決它。 下面的代碼:初始化後, Mat grayMat = imread(getImageUri(this, photo).getPath(), IMREAD_GRAYSCALE); Mat resultMat = new Mat(); Imgproc.adaptiveThres

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    我有以下的掃描圖像: 我想從這個圖像即發生掃描PDF後出現去除黑色噪音。我的意思是我用紅色標記環下面的圖片 另外,我想刪除此圖像簽名和penmarks的reagion。請幫忙。

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    我有一個灰度爲'test.png'的png圖像。我需要將自適應閾值應用於此圖像。我正在使用OpenCV。 image = cv2.imread('test_big.png') im = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) 我無法應用自適應