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thin.rar_thin_thinning in opencv_二值图像_细化_细化算法
thin.rar_thin_thinning in opencv_二值图像_细化_细化算法
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thin
二值图像
细化算法
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应用OPENCV编写的，输入一张二值图片，根据细化算法细化成单像素的二值图像。
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资源评论
并行图像细化算法和C代码实现.rar_thinning_并行细化算法_线条提取_细化_骨架提取
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图像细化一般作为一种图像预处理技术出现,目的是提取源图像的骨架,即是将原图像中线条宽度大于1个象素的线条细化成只有一个象素宽,形成 骨架 ,形成骨架后能比较容易的分析图像,如提取图像的特征.
OpenCV c++细化算法
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普通的OpenCV C++细化算法. 已封装成C++函数，可直接调用使用。也可用于参考, 根据需要也可自行修改源码。
Thinning1.rar_MATLAB 细化_字符细化_细化
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一种优化的快速并行细化算法，对字符的细化效果较好
xh.rar_Parallel Thinning_并行细化算法
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快速并行算法是经典算法中比较好的一种细化算法,但其存在固有缺陷,可能产生信息丢失。为了克服这个缺点,提出了重合算法,最后为了减少计算时间和冗余信息,提出了基于模板保留的算法。
Zhang-Suen-Thinning:我是为我的工作而做的。 OpenCV，C ++
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有关C ++和OpenCVZhang-Suen-Thinning。 锤与镰刀
opencv实现二值图像细化
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opencv函数实现二值图像边缘细化操作
一种新的二值图像细化算法1
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【摘要】本文介绍 了二值 图像的一种新 的细化算法，并 给 出 了对 晶界 扫描 图进行 细化 处理后 的结果。这种 算法不 同于以往的 小窗 口模 板 匹配法
一种有效的二值图像细化算法
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用于图像细化（二值） 注意扫苗的方向 以及各种条件的判定
基于二值图像的手写体快速细化算法
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基于二值图像的手写体快速细化算法
二值化后的图像细化处理
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将CCD的照片并且已经二值化的接近直线的线条图片，细化成一个像素点的线条，方便拟合直线计算角度等。例如汽车仪表盘指针校准设备
图像细化算法
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4星 · 用户满意度95%
细化算法包括 beforethin Hilditch细化算法 Pavlidis细化算法Pavlidis细化算法等代码详细自己可以改写
OPENCV图像二值化
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利用opencv函数库将选取图片二值化，配合进度条进行调节
图像处理细化算法
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基于边缘的特征中应用最广的就是边缘检测，但是边缘检测提取出来的是内外两条边缘线，而后如果进行直线检测的话就会遇到困难，而基于骨架法的细化操作，也就是俗称的抽条则得到的是单像素的边缘，有效的解决了这一问题！
txxh.rar_Matlab图像细化_thinning_thinning algorithm_细化 图像_鍥惧儚缁嗗寲
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Zhang-Suen算法是一种经典的二值图像细化算法，它通过迭代地去除图像边缘的连接点和分支点来达到细化的效果。在Matlab中，可以使用内置的`bwmorph`函数实现Zhang-Suen算法，或者其他用户自定义的细化函数。 首先，...
thin.rar_curve region_matlab细化_区域 matlab_细化_细化 matlab
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为了使用这个程序，你需要将二值图像输入到“thin.m”函数中，然后它将返回一个细化后的图像。为了调试和理解代码，建议查看函数内部的实现细节，以及可能存在的测试用例或示例数据。 在使用细化算法时，需要注意的...
sb.rar_LW细化算法_Parallel Thinning_zs 细化_改进细化算法
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1. **Zhang-Suen细化算法**：这是一种经典的二值图像细化算法，由Zhang和Suen于1984年提出。该算法基于邻域操作，通过对图像进行两次扫描来消除像素的连接，同时保持骨架的拓扑结构不变。它主要适用于去除细小的噪声...
腐蚀，膨胀，细化算法代码.rar_算法_细化算法_腐蚀膨胀_膨胀_膨胀 腐蚀
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腐蚀、膨胀和细化算法是图像处理中的基本操作，主要用于二值图像的形态学处理。这些算法在计算机视觉、模式识别、图像分析等领域有着广泛应用。在本压缩包中，"腐蚀，膨胀，细化算法代码"提供了实现这些算法的代码...
photo_thin_own.rar_thin
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在给定的压缩包文件“photo_thin_own.rar_thin”中，我们可以推测其核心内容是关于图像细化的技术，这是一种增强图像细节、提高图像清晰度的处理方法。"thin"标签进一步确认了这一主题，它通常用于表示图像细化或...
二值图像边缘细化新算法
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5星 · 资源好评率100%
改程序实现了二值图像边缘线的细化，该算法不同与matlab工具箱中的细化函数，效果更好，值得研究！
二值图像细化算法(非常实用)
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该实现（C++实现）是在查表法的基础上进行优化后的结果，结果比较完美，且效率较高，适合学习；详细分析见：https://blog.csdn.net/weixin_47156401/article/details/122287851?spm=1001.2014.3001.5502
一种有效的二值图像细化算法1
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( 1) 骨架 图像 必须保持原 图像 目标边缘 的连通性 (2) 骨架 图像应 尽可能是 原图像 目标边 缘的中心线 (3) 细化结果应 尽可能争取 获得
细化算法要应用于含线条的黑白二值图像才可以看出细化效果
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3星 · 编辑精心推荐
注意，本程序的细化算法要应用于含线条的黑白二值图像才可以看出细化效果
基于内点保留的二值图像细化算法1
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第 22 卷 第 1 期1994 年1 月中 · 理基 于 内点保 留的二值 图像细化算 法丁明跃彭嘉雄( 图 像 识 别 与人 I智 能研 究 所 )提 出
图像细化_opencv_
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图像细化
opencv的二值化程序
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二值化程序 用opencv完成图像的二值化，一个小程序
二值图象 细化原理方法
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本文详细地介绍了二值图象的细化原理及方法。
基于opencv的图像修复
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对于受损的图像可以通过算法将其还原，因为用到的是从外圈到里圈的逐层修复，所以修复效果比较不错，可以通过对PSNR值的计算，得到图像修复的好坏。
图象处理二值图象的细化算法
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细化算法的分类： 依据是否使用迭代运算可以分为两类：第一类是非迭代算法，一次即产生骨架，如基于距离变换的方法。游程长度编码细化等。第二类是迭代算法，即重复删除图像边缘满足一定条件的像素，最终得到单像素宽带骨架。迭代方法依据其检查像素的方法又可以再分成串行算法和并行算法，在串行算法中，是否删除像素在每次迭代的执行中是固定顺序的，它不仅取决于前次迭代的结果，也取决于本次迭代中已处理
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