Questions tagged «morphological-operations»


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OpenCV / C ++根据它们之间的距离连接附近的轮廓
我必须根据它们之间的距离连接图像中的附近轮廓,该距离指定是否要连接轮廓。 现在这里已经有一个关于同一问题的问题,https://stackoverflow.com/questions/8973017/opencv-c-obj-c-connect-nearby-contours,但是在这里他将所有轮廓合并为一个轮廓。这个我不要 我认为opencv中没有为此功能,但是您可以为此建议一个算法。我的应用程序如下所示: 我正在检测手,因此我使用皮肤检测算法来确定它们,但是由于我的皮肤不是白色,可能是由于某些情况下的照亮情况导致肘部轮廓破裂。因此,我希望连接附近的轮廓,但不要全部连接(因为我的两只手都在轮廓中。)(我的意思是从肩膀到手掌。) 此外,我认为通过使用一些边缘检测,我将获得我的手的边界,并检测该边界内的某些补丁是否被检测为皮肤,然后将该边界内的整个区域检测为皮肤,但是我不确定如何执行此操作部分。 任何帮助将不胜感激。提前致谢 样本图片: 在此图像中,我想连接距离(小于40像素)的点(8个连接点),以便将左手作为单个轮廓 我的目的是只获得手的轮廓(我不在乎其他任何区域)

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关于时频图像的去噪
我想知道什么样的技术可以用来“ 消噪 ”以下使用Welch方法创建的示例时频图像。下图是从机器人传感器创建的。(这不是彩色图像-它是灰度图像-添加的颜色仅用于视觉目的)。 目标: 我的目标是最终估计存在这种脉冲时在此处看到的脉冲间隔。这可能有点像鸡和鸡蛋,所以为此,我问自己:“是否存在这种重复率+/- 10%的脉冲?”,然后继续进行检测。您在这里看到的是信号(脉冲),但还有其他不需要的干扰。然而,正如埃姆雷(Emre)所建议的那样,它们具有结构,尽管在时空空间中也是如此。是否存在这样的时频滤波器? 我非常希望看到此处应用了图像处理解决方案,但欢迎任何解决方案。 因此:目的是去除可见的所有高强度信号,除了重复脉冲(在y轴的索引300附近)。所有其他高强度信号都可以视为“干扰”。 您可能做出的假设: 您可能假设您大致知道在这里看到的脉冲长度。(让我们说,在+/- 10%以内)。换句话说,您已决定寻找这种长度的脉冲。(+/-) 您可能假设您也大致了解了脉冲的重复率(再次,让我们说+/- 10%)。 不幸的是,您不知道它们的频率。也就是说,在此图像中,脉冲为300,但是它们很容易达到100、50、489。但是,好消息是,此处显示的那些频率彼此非常接近,大约为10赫兹。 我的一些想法: 图像处理POV: 我进行了形态学操作,但是我对那些操作员不太熟悉,不知道它们是否可行。我想这个想法可能是“关闭”并因此去除“更大”的污渍? 行扫描DFT操作可能会根据感兴趣的行具有最高的重复模式来指示要清空的行,但是,如果脉冲很少且相距较远,或者如果图像噪声较大,则可能不是可行的解决方案。 仅通过查看图像,您几乎就想“奖励”隔离和“惩罚”连通性。是否存在可以完成此类操作的图像处理方法?(再次是形态上的)。 哪些方法可以帮助您? 信号处理POV: 此处显示的频率范围已经非常狭窄,因此我不确定陷波滤波操作是否会有所帮助。此外,在这个狭窄范围内显示的脉冲的确切频率是先验的。 通过对此处感兴趣的脉冲进行有根据的猜测,(它们的长度和重复时间)也许可以计算出我的“模板” 的二维DFT,并将其用作二维倒谱时间滤波器,我只需将上面显示的Welch图像乘以,然后执行反二维DFT? OTOH也许Gabor过滤器在这里会是一个很好的选择吗?毕竟,它们是方向敏感的过滤器,类似于我们自己的内置V1视觉处理器。在这里如何利用它们? 哪些方法可以在此领域提供帮助? 提前致谢。
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