halcon学习笔记——(12)图像分割

November 30
halcon学习笔记——(12)图像分割
一,基本的图像通道知识不予介绍  二,单通道图像分割  1阈值分割  全局阈值,局部阈值法,直方图自动阈值(自适应阈值) 指定全局阈值 threshold( Image: Region: MinGray, MaxGray) //人工设置阈值 局部阈值法,后面再加以描述 直方图自动阈值(自适应阈值) auto_threshold( Image: Region:Sigma:) //自动阈值输入必须是是单通道图像,会有多阈值分割,Sigma用于对灰度直方图进行高斯平滑,决定了平滑的程度(分割细致程度)

halcon学习笔记(1) 图像预处理

November 30
halcon学习笔记(1)  图像预处理
消除噪声 mean_image/binomial_filter 抑制小斑点或细线 median_image 平滑图像 smooth_image 平滑图像的同时保存边缘 anisotropic_diffusion binomial_filter:使用binomial滤波器平滑一个图像. anisotropic_diffusion:各项异形扩散

Halcon图像预处理常用函数

November 30
Halcon图像预处理常用函数
对图像的一般处理:mean_image  binomial_filter消除噪声 抑制小斑点或细线用median_image 平滑图像用smooth_image 平滑图像且又保存边缘用anisotropic_diffusion

Haicon图像预处理图像

November 30
Haicon图像预处理图像
1.消除噪声使用mean_image或binomial_filter;2.抵制小斑点或细线使用median_image;3.平滑图像可以使用smooth_image;4.如果你又想平滑图像又想保存边缘,可以尝试anisotropic_diffusion

halcon学习笔记——图像的预处理

November 30
halcon学习笔记——图像的预处理
消除噪声 mean_image/binomial_filter 抑制小斑点或细线 median_image 平滑图像 smooth_image 平滑图像的同时保存边缘 anisotropic_diffusion 作者:韩兆新 出处:http://hanzhaoxin.cnblogs.com/

Halcon学习笔记(一)——图像处理的一般过程

November 30
Halcon学习笔记(一)——图像处理的一般过程
1.图像采集主要是考虑光源.相机.镜头的选择,目的是使图像清晰可见.光源根据打光位置的不同分为背光和底光:根据可见性分为课件光源和不可见光源.2.图像预处理预处理主要是从两方面进行:提高对比度.去噪.提高对比度的算子:scale_image.emphasize.gray_range_rectangle(模板矩阵对应的最大值最小值的差替代中心点像素值).equ_histo_image等.去噪的算子:均值滤波mean_image.中值滤波median_image.高斯滤波gauss_image.频域

Halcon-图像处理-二值化-binary_threshold

November 30
Halcon-图像处理-二值化-binary_threshold
binary_threshold --用二进制阈值来分割图像. Halcon算子原型: binary_threshold(Image : Region : Method, LightDark : UsedThreshold) 参数: Image:需要进行阈值的图像 Region:处理后的区域 Method:分割方法('max_separability':最大限度的可分性, 'smooth_histo':直方图平滑) LightDark:提取的是黑色部分还是白色部分 UsedThreshold:自

halcon图像预处理之图像平滑

November 30
halcon图像预处理之图像平滑
图像平滑主要是为了减少图像的噪声.一般情况下在空间域下可以用邻域的方法减少噪声:在频率域里利用低通滤波器减少噪声. 一,空间域滤波 1.mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : ) 均值滤波. 2. median_image(Image : ImageMedian : MaskType, Radius, Margin : ) 中值滤波.能够抑制小斑点和细线. 3. gauss_filter(Image : ImageGauss

Halcon - 基础01 - 常用的预处理算子

November 30
Halcon - 基础01 - 常用的预处理算子
图像: mean_image.binomial_filter:消除噪声 median_image:抑制小斑点或细线 gray_opening_shape.gray_closing_shape:灰度值的开运算和闭运算 smooth_image:图像平滑 anisotropic_diffusion:图像平滑但尽可能保留边缘   区域: fill_up:填充 opening_circle.opening_rectangle1:开运算,抑制噪声 closing_circle.closing_rectan

halcon图像预处理之图像锐化

November 30
halcon图像预处理之图像锐化
图像锐化是为了让图像的边界.轮廓线以及图像的细节变得清晰.可以用高通滤波器和空间域微分法使图像变得边界变得清晰.但是要注意的是对图像锐化图像要有较高的信噪比,否则锐化后图像信噪比更低.可以先对图像进行平滑后再锐化. 1. 空间域锐化(微分法) frei_amp(Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用Frei-Chen方法检测边缘(振幅). kirsch_amp(Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用kirsch方法检测边缘(振幅). prewitt_amp

黑帽实例分享-站群式的网站镜像与克隆

November 30
黑帽实例分享-站群式的网站镜像与克隆
其实这种手法在几年前就已经开始,操作者一般是先通过购买大量低价域名,然后有针对性的挑选网站来施行镜像或者所谓的克隆.这里的镜像不是通过软件下载整套目标模板和采集目标内容,指的是利用nginx或者appache等web服务器实现一种叫反向代理的技术. 实际是怎样运行的 只要有访问者打开了镜像站,那么镜像站的代码就会让服务器访问一次被克隆的网站,并获取源代码,作一系列的修改处理后,就会输出到访问者的页面. 我们继续往下看 实例分析: 我在360站长社区找到这个例子,打开原网站与第一个镜像站. 镜像站

黑帽技巧(作弊的行为可能让你更好的搜索的到)

November 30
黑帽技巧(作弊的行为可能让你更好的搜索的到)
古志强网络营销师: 黑帽技巧(作弊的行为可能让你更好的搜索的到) 黑帽SEO:SEO作弊.利用搜索引擎原理,达到快速排名收录的作弊技巧. 1.关键词类黑帽技巧: 提高关键词密度-提高网页与搜索词的相关性. 隐藏文字.细微文字等 style="display:none" style="font-size:2px" 关键词原则:网页关键词密度建议在3-8%之间:并且关键词布局合理(页头.页脚.正文中的权重标记). 2.链接类黑帽技巧: 原理:大量发布低质量外链. 方法:

形态学操作-黑帽操作

November 30
形态学操作-黑帽操作
黑帽图片 = 闭运算图片 - 原始图片 得到图像内部的小孔,或者背景色中的小黑点 将黑点取出 且变成了白点. 可以看出当卷积核过小时,较大的小黑点检测不到 import cv2 import numpy as np a=cv2.imread('image\\blackhat.bmp') k=np.ones((3,3),np.uint8) k1=np.ones((5,5),np.uint8) b=cv2.morphologyEx(a,cv2.MORPH_BLACKHAT,k) c=cv2.morp

巧玩SpringCloud——使用Eureka搭建服务注册中心与服务发现

November 30
巧玩SpringCloud——使用Eureka搭建服务注册中心与服务发现
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/dongdong9223/article/details/84549747 本文出自[我是干勾鱼的博客] Ingredient: Java:Java SE Development Kit 8u162(Oracle Java Archive),Linux下安装JDK修改环境变量 Eclipse:Eclipse Neon 3 Packages SpringBoot: SPRING INITIALIZR(Spring Boot) 之前在巧玩Sp

Opencv Image Filtering 学习

November 30
Opencv Image Filtering 学习
#include "stdafx.h" #include "ImageFiltering.h" using namespace cv; ImageFiltering::ImageFiltering() { } ImageFiltering::~ImageFiltering() { } void ImageFiltering::openCV_bilateralFilte(Mat src, Mat &dst) { // 双边滤波 // 双边滤波器可以很好地减少不

黑帽seo技术大解析

November 30
黑帽seo技术大解析
黑帽seo技术大解析什么是黑帽SEO技术?笼统的说,所有使用作弊手段或可疑手段的,都可以称为黑帽SEO.比如说垃圾链接,隐藏网页,桥页,关键词堆砌等等.黑帽seo手法不符合主流搜索引擎发行方针规定.黑帽SEO获利主要的特点就是短平快,为了短期内的利益而采用的作弊方法.同时随时因为搜索引擎算法的改变而面临惩罚.很多新手SEO在做SEO的时候不明白黑帽SEO技术,但是却在无意中使用了相关的SEO手法,从而使网站在几天或几星期后被百度搜索引擎K掉了.所以,想要防止网站因为使用黑帽SEO技术被K,就需要

常见6款黑帽SEO工具

November 30
常见6款黑帽SEO工具
做英文SEO网站推广中,我想那些不用黑帽工具的我觉的那是假话,特别是做仿牌站点优化的SEOer来说,像我下面将要介绍的几款被公认为黑帽,其实也是大家都在用的东西,而且是公开的.我觉的相同的工具把所有人都排到了相同的起跑线上,但其效果还是要看你怎么用.下面所列的常见6款黑帽SEO工具,有条件的最好购买下. 1.ScrapeBox ScrapeBox:另一个家喻户晓的黑帽工具,主用用来进行博客评论的群发.  针对主流的一些博客平台都可以发布,而且其资源收集功能也很强大.用ScrapeBox的要点在于

STL空间配置器(三)

November 30
STL空间配置器(三)
上一篇没写完的代码,因为我用的是VS2013所以无法测试我的配置器,我是照着SGI的版本写的,所以不符合STL标准规范,而VS随身带的STL是符合STL规范的,所以我无法测试,等到我自己写好了迭代器,容器之后,就可以测试了,不过在这之前,我将专门用一篇文件来学习并且自己写一个内存池,然后将这个内存池部署到我的HJSTL里面,下面是完整的HJSTL 空间配置器代码 1.0.0,大规模模仿SGI,但是这没办法,到后面数据结构部分可能会加入更多我自己的东西,前面的部分再怎么搞也没有别人那么好,所以就献

学习标记整理

November 30
学习标记整理
SI/O of linux/unix ------------------------------------------------------ 1.linux/unix 中文件名的最大长度是 NAME_MAX,路径的最大长度是 PATH_MAX 2.用于打开和关闭一个文件流的函数有三个 (1).fopen (2).fclose() (3).freopen() 3.我们可以使用 fputs(stream,buffer)向文件写入内容, 可以使用 fgets(buffer,sizeof(buff

图像边缘检测概论

November 30
图像边缘检测概论
一.概论 下面将学习opencv中边缘检测的各种算子和滤波器: 包括canny算子,sobel算子,scharr算子. 什么叫做边缘检测呢? 边缘检测的目标是标识数字图像中亮度变化明显的点.图像属性中的显著变化通常反应了属性的重要事件和变化,包括: (1) .深度上的不连续 (2) .表面方向的不连续 (3) .物质属性变化 (4) .场景照明变化 边缘检测剔除了大量认为与图像特征不相关的数据,只保留了图像中较为重要的属性.边缘检测和视角有关,视角不一样,边缘检测的结果就不一样. 检测方法: 许