将灰度图二值分割处理后，在二值图像画了个拟合圆，怎么提取拟合圆对应灰度图像素拟合圆内像素的平均值。
将灰度图二值分割处理后，在二值图像画了个拟合圆，怎么提取拟合圆对应灰度图像素的平均值。
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关注仅提取拟合圆的轮廓mask与原图叠加后， 然后np.mean() 即可
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- 2021-09-08 15:06回答 1 已采纳 你先把轮廓打印出来看看，总要知道是求轮廓的时候就求错了，还是轮廓拟合的时候拟合错了吧学编程先学调试把任务分解成一步一步的，看每一步是否符合预期不要一下就跳到最后一步去
- 2018-01-12 02:57回答 1 已采纳 % 应该是这样。 你看看还有其他的需求没有 % 函数，单独保存成一个文件，文件名与函数名一致 function [MM,NN] = getValue(img_B) % img_B;
- 2022-07-06 21:17回答 1 已采纳 差分就是离散化的微分。连续函数的微分求导，离散后就是差分。微分方程的数值解法，就是差分方程。（1）图像是离散的点，图像表达为二维矩阵，图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函
- 2021-02-05 06:17在不同阈值下计算一维直方图相应类中像素出现的概率和类中像素灰度的期望值；遍历一维直方图的所有阈值，得到不同阈值对应的类平均绝对偏差，将最小类平均绝对偏差对应的阈值作为最佳阈值分割点。实验结果表明，与二...
- 2022-03-12 18:21回答 3 已采纳 1、您的需求使用传统的图像处理算法，可能很难实现，主要体现在如下几个方面：1.1、瞳孔不规则、睫毛遮挡；1.2、瞳孔位置不确定，这个同样是传统的图像处理算法所无法解决的2、推荐方法： 使用深度学习中
- 2021-04-23 20:29回答 2 已采纳 可以看看这个：https://blog.csdn.net/carson2005/article/details/17262811
- 2021-07-13 09:56回答 2 已采纳 这个需要用数据拟合，而且要找出数据边界，即x在升稳降中的范围，才好用np分段拟合，参考https://blog.csdn.net/qq_42272539/article/details/9119608
- 2021-01-29 17:01MS.TIME的博客 在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。本文的介绍几种主要的图像...
- 2021-07-16 16:16回答 1 已采纳 这个之前写过很多种方法：代码地址 文章解读
- 2022-10-12 19:04回答 2 已采纳 x数组没有排序，最小值索引7，最大值索引8，直线就是这两点的连线。建议将 yvals = dfin(x, a, b, c) 改为 yvals = dfin(x[np.argsort(x)], a,
- 2021-11-06 08:42回答 1 已采纳 你好，可以定义一个函数： function h = scatter_kde(x, y, varargin) c = ksdensity([x,y], [x,y]); if nargin > 2
- 2021-06-17 22:54不脱发的程序猿的博客 图像分割是简化机器视觉算法的有效手段之一。它将图像分成一些有意义的区域，以便特征提取过程可基于这些区域提取目标的特征。
- 2020-04-29 21:34jiaow的博客 不管从什么角度拍摄，这幅图像实际上是灰度或者彩色的。除非仔细的设置灯光，否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果。不像在扫描仪或打印机内部，想控制好桌子表面的光源是非常困难的。这个开放...
- 2019-07-09 22:03计算机视觉life的博客 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割...
- 2022-05-04 15:23陈壮实的搬砖日记的博客 图像点处理1.1 图像翻转1.2 幂运算和对数运算2. 直方图处理 说明 本文记录数字图像处理相关问题。导入的依赖如下： import cv2 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL ...
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