两张灰度图像，图A中有1个椭圆，图B中有3个椭圆，如何在图B中找出与A最相似的椭圆？
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关注图像相似度有不同的指标，严格地说取决于你对“相似度”的定义。
粗略地说，Hu矩不变量能够描述图像的整体性质，对于物体的形状描述比较稳定，可以用来识别形状和比较不同形状的相似性。
OpenCV中的函数cv.matchShapes基于Hu矩不变量比较两个形状的相似性。
具体例程参加：【youcans 的 OpenCV 例程200篇】198.基于不变矩的形状相似性检测解决 无用评论 打赏举报
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- 2022-10-23 15:25回答 1 已采纳 单独取RGB中某个通道的颜色分量用作显示，看上去就是灰度的，因为三个通道的分量只是分别用于表示三原色各自所占的幅值大小，比如红色通道中256阶表示，幅值为255的点代表此处红色分量最强，0表示此处红色
- 2022-03-12 18:30回答 1 已采纳 不是特别理解你说的，说下我的理解首先Sobel算子是用于边缘检测的算子，得出的结果并不是二值图，得到二值图像往往是设置了一个阈值，可以理解为当sobel算子结果超过该阈值时，给点为边缘点（为1），否则
- 2019-07-19 18:32回答 1 已采纳 The problem is this lines of code: $image = wp_get_image_editor( $image_path ); // Return an impl
- 2018-04-22 10:55一个处女座的程序猿的博客 AI：人工智能的简介之AI领域基础概念术语解释之《Google发布机器学习术语表 (中英对照）》、机器学习、深度学习、数据挖掘中常见关键词、参数等5000多个单词中英文对照(绝对干货) 目录 机器学习术语表
- 2021-06-01 10:15回答 4 已采纳 img1,img2从gpu拿到cpu还是tensor，要img.cpu().numpy(),然后进行格式转换。如果有帮助请采纳。
- 2022-09-09 15:03回答 1 已采纳 有意义的，se模块又不是针对你的输入数据，而是针对模型前向传播过程中的中间特征。中间特征是具备多个chanel的，所以依旧可以使用se模块
- 2016-01-13 03:23回答 2 已采纳 应该是你对图片数据的格式不清楚，不能使用实际的 Length 实际存贮的数据应该是 4 的倍数，具体你可以在网上查一查 BMP 图片的格式、及如何解析，有详细的说明。
- 2021-09-01 18:41TuTu998的博客 基于matlab的图像形状与分类摘 要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。...
- 2021-08-01 19:48回答 2 已采纳 一般来说都是要三通道的图片，很少有单个通道的。你的数据集虽然所是灰度图，但是你如果保存在本地的话，他还是三通道的，只不过B=G=R三个通道的数据是相等的，所以你的模型训练的时候也是按照三通道训练的，只
- 2022-05-11 17:19回答 2 已采纳 直接使用randompatchextractiondatastore命令即可。
- 2022-10-08 20:20回答 1 已采纳 已解决 下次不要在搞这么长的代码了 很费劲 问题一：图标直接用png 比如这样的你可以下载直接使用player.png 问题二：不能素描是因为你的图片路径有中文只要不是中文就OK 其次保存路径改成
- 2023-08-03 02:30光剑书架上的书的博客 在当今数字化时代，图像识别技术已经成为人工智能和计算机视觉领域中最重要的研究方向之一。随着机器学习，特别是深度学习技术的快速发展，基于机器学习的图像识别技术取得了突破性进展，在各个领域都有广泛的应用。...
- 2020-02-19 16:59回答 1 已采纳 变换没错，显示的命令有问题，plt用来显示三通道的，但是灰度图是单通道的，用plt.imshow(img, plt.cm.gray)， 或者用cv2.imshow。
- 2023-12-19 19:45MATLAB设计897的博客 图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。人的视觉系统对于景物的最初认识是物体的形状，能...
- 2016-08-22 11:13huangwuming714的博客 而在C#语言中使用using语句导入名字空间，using System语句意义是导入System名字空间，C#中的using语句的用途与C++中#include语句的用途基本类似，用于导入预定义的变量和函数，这样在自己的程序中就可以自由地使用...
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