此函数采用灰度图像并返回其最小有界框骨架图像和边界点的 xy 坐标，这里的边界_x 和边界_y 是参考图像左下角的坐标，即类似于几何（笛卡尔）坐标系

文本预处理 1、概述 文本数据：有用内容和无用内容 文章：单词、符号、空格、乱码等 思想：我们需要对无用信息进行过滤，而计算机无法直接处理单词等有用信息，我们需要把他们转换成数字。将单词映射到不同的数字，可以考虑用列表，如data=[‘ni’, ‘hao’]，我们就可以用data[0]，data[1]来表示 单词内容，这就是索引到单词，然后 ‘ni hao’我们可以表示成’01’，这就是单词到索引，通过建立单词与数字的关系来进行互相的映射，这是文本预处理的核心思想 预处理的步骤： 1、读文本（计算机读取） 2、分词（过滤无用信息） 3、建立字典（建立索引到词的映射） 4、词序列转换成索引序列（

无人机具有体积小、时效性强、操作灵活、成本低等优点，其航拍遥感技术被广泛应用于灾害监测、环境侦察等方面。遥感图像预处理作为无人机图像拼接的第一环节，其处理效果会直接影响到后续拼接的速度、配准准确度以及图像拼接质量。 受限于无人机的飞行高度低、体积小、重量轻导致的抗风能力差、数码摄像头焦距不足等因素的限制，无人机遥感技术所拍摄的图像往往像幅小、数据量大;无人机遥感图像还会受到诸多环境变量的影响，如光照、烟雾等，这也导致了即使是相邻多幅图像之间，也会存在较大的亮度差异和色调差异，这些也会影响到特征点检测的准确度以及最后图像融合的质量，因此在预处理阶段中引入图像增强十分必要。在任何图像采集过程中，噪声干扰都是需要考虑的因素，本文所提出的基于图像锐化的平滑处理能够有效地去除噪声并增强图像细节为下一步特征配准打下良好的基础。

自己开发的一个笔迹鉴别系统，包括笔迹预处理，字分割，鉴别算法的实现等功能

常规图像处理包括预处理，边缘检测，图像分割以及形态学处理，带GUI界面

01.数据预处理——数据归一化.ipynb

最近学习需要，接触了一些图片预处理的工作（用python实现），但网上集中的篇幅不多，故整理如下，主要包括： 批量重命名大量图片 修改格式（此处以.bmp转化为.jpg为例） 统一图片大小（分辨率128*128） 将上述操作后的图片另存为目标路径 对图片进行灰度化处理 对图片进行归一化处理，并将每个像素点的BGR保存在txt文件里 版本：python3.8 运行：PyCharm2019 下面开始详细讲解喽： 第一步： 分别批量重命名文件夹中的图片名称，并将.bmp格式的图片修改为.jpg格式。 下图是从网络上下载的量两组图： 上面一排是5张兔子Judy(.bmp格式), 下面一排是5张花朵（.

k-means聚类算法及matlab代码稀疏的KMeans KMeans使用预处理和稀疏化实现大数据，Matlab实施。 使用（也称为“ K均值”或“ K均值”），但以特殊方式稀疏数据，以显着（且可调）节省计算时间和内存。 该代码提供kmeans_sparsified ，其用法与Matlab统计工具箱中的kmeans函数非常相似。 有三个好处： 基本实现比“统计信息”工具箱版本快得多。 我们还提供了一些工具箱版本所缺少的现代选项。 例如，我们实现了初始化。 （更新：自2015年以来，Matlab改进了例程和初始化的速度，现在它们的版本与我们的版本相当）。 我们有一个新的变体，称为稀疏KMeans，它可以对数据进行预处理和采样，而该版本可以快数千倍，并且是为无法处理的大数据集设计的 该代码还允许使用大数据选项。 无需传递数据矩阵，而是给它提供.mat文件的位置，并且代码会将数据分成多个块。 当数据为10 TB并且您的计算机只有6 GB的RAM时，这很有用。 数据以较小的块（例如，小于6 GB）加载，然后进行预处理，采样并从RAM中丢弃，然后处理下一个数据块。 整个算法仅遍历数据集。 /注

时间比较紧张,几个小时做出来的，图像配准方面可能有点问题，但是应该不影响整体得分，大家可以参照一下。最后大家可以将自己做的页面生成为软件，具体方法看我博客。

目前许多轴承生产线上利用人工肉眼识别轴承工件号，这样不仅识别效果不好且效率低.在本文设计了一种基于机器视觉的轴承压印字符识别算法，该算法有利于轴承的生产以及后续的管理工作.首先对采集到的图像进行高斯滤波降噪，减少噪声对后续操作的影响；然后利用最小二乘法对ROI圆环进行提取，确定要进行操作的图像区域；接着使用八分之一圆扫描方法将圆环图像展开，使得字符识别操作更加简洁；随后对字符进行切分、归一化；最后使用SVM对字符进行识别.实验表明，该方法能够实现轴承压印字符识别，识别准确率在98%以上，并且具有良好的鲁棒性，系统响应速度快，能够满足工业需求.