距离正则化水平集演化模型，DRLSE，无需初始化模型基础上引入新的符号距离保持项。水平集分割经典算法。里面有文献和代码，可以直接运行。

基于网上整理出来方便大家使用，基于轮廓匹配的程序执行档，已加入Opencv dll 可直接运行

隐变迁是指一些存在于过程模型中,但没有出现在日志序列中的变迁。这样的变迁会大量存在于现实的模型中。从事件日志中寻找挖掘隐变迁的方法是过程挖掘技术的一个重要的难题。目前针对自由选择网有一些解决办法,但是对于复杂的过程模型有一定的局限性。本文提出了基于Petri网行为轮廓寻找隐变迁的方法。首先根据发生频率最高日志序列得出源模型,再根据剩余的日志序列一步步优化源模型从而找到隐变迁,最后通过评价指标来判定模型的合理性。

一种主动轮廓的算法，速度不错。对初学主动轮廓提取边缘有借鉴意义

本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出） 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) img1,

主要介绍了Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

shp wgs84 有楼层

基于opencv的颜色识别，在摄像头（笔记本自带摄像头）采集到的视频上用矩形轮廓圈出查找到的红色区域或者红色物体

项目U2-net.pth的目的是把服装裤子的轮廓边缘预测出来。 1. 数据集包括：服装裤子和裤子轮廓图作为标签 2. 构建模型：U2-net 3. 实现：数据准备+训练代码+测试代码+评估和展示 项目详细数据和代码参见本blog:https://blog.csdn.net/beauthy/article/details/121076548?spm=1001.2014.3001.5501

前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测，本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形： 一、代码部分： // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include stdafx.h #include #include using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //load src image string img_name=..\\image_norm\\71253.jpg; Ma