Blob分析的基本思想:灰度值标识图像中相关联的物体(前景)的像素。 Blob分析的应用:在缺陷检测、OCR(光学字符识别)、感兴趣区域提取和区域特征分析等领域有广泛应用。 HALCON软件在Blob分析中的应用:获取图像、分割图像和提取特征的流程。 阈值分割:如何使用阈值算子进行图像分割,包括全局阈值和动态局部阈值的方法。 Watershed分割:讨论Watershed算法的使用,包括传统的Watershed算法和通过阈值合并盆地的方法。 形态学处理:涉及连通区域的提取、形态学算子的应用,包括经典算子(如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算)和高级算子(如边界、骨架等)。 形态学算子的具体应用:例如何使用膨胀、腐蚀、开运算和闭运算来改善图像分割的结果。 特征提取:区域特征(如形状特征)的提取,这些特征不依赖于灰度值,用于目标物体的选择、区域分类、测量和质量检测。 区域特征的描述:包括矩特征、方向、凸状性、长度、紧密度和长方形选择等。 HALCON软件的Feature Inspection工具:检测单个区域特征或所有区域特征。 总结:文档最后回顾了Blob分析的主要步骤
2024-04-30 15:56:51 1019KB 图像处理
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案例基于pyspark开发,使用了线性,Ridge,LASSO,Elastic Net,决策树,梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测,并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析
2024-04-30 14:56:19 2.91MB 机器学习 随机森林 pyspark
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2024-04-30 14:53:24 6.94MB Jlink samba
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2024-04-30 13:51:20 12.37MB juniper 镜像损坏 重刷固件
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