Opencv Flom Fill Binære Alternativer

Jeg bruker denne koden for å forsøke å finne kantene til et kort i et bilde Når jeg kjører det, skisserer det bare halvparten av kortkanten. Her er et eksempel på et bilde som jeg kommer tilbake. Kodenes linje spesielt Det er spørsmålet er floodFill outerBox, maxPt, CVRGB 255,255,255. Kan noen fortelle meg hvordan jeg kan endre koden min slik at den fyller resten av kortkanten. Den uthevede kanten er ikke alltid konsekvent avhengig av bildet, men minst 1 2 av kanten er fylt alltid begynner med venstre side. asked Mar 20 14 på 5 54. Er du en fyr som postet denne Automatisk perspektivkorreksjon OpenCV Du gjør alt bra, men på en komplisert måte Du må oppnå, se forskjellen Ikke i linjer men i uskarphet antar du at du bare ikke viste utgangen riktig. Forresten, glemte du å nevne en kobling til inngangsbildet og vise hvordan du viser resultatet i koden. Det er veldig gunstig å se på mellomproduksjonen til din algoritme Du kan gjøre dette med bare en linje med kode, for Eksempel. Også ikke oversvømming fyller et enkelt kanal grå bilde med fargeværdier som CVRGB 0,0,64. Å gjøre dette i sløyfen dynamisk kan føre til uventede resultater. Opencv-oversvømmelse binære alternativer. Mens de kan gi solide løsninger for mange typiske situasjoner kan bygging av et tilpasset navigasjonssystem fortsatt være det eneste levedyktige alternativet for mange prosjekter. Det er to hovedtilnærminger for å skape og levere navigasjon aka ruting eller opplæringsinformasjon for spillnivåer. Opencv-flomfylling binære alternativer Rollen av børs i Bosnia-Hercegovina OpenCV Change Logger toc Flere kjerne binære cache-alternativer, selv om setBinaryDiskCache-grensesnittet - generalisert Flood Fill-tilkoblet komponentmerking En er basert på navigasjonsmasker, og den andre bruker navigasjonsgrafen. Se generell oversikt over metodene for å representere navigasjonsdata i Stout2000 og også Snook2000 for navigasjonsmasker i spesielt Denne artikkelen diskuterer flere tilnærminger til navigasjonsgrafegenerering fra en bil en basert på Delaunay triangulering til en helt automatisk metode utledet av triangulering av navigable områder og dobbeltgrafikk av triangulasjon Vi skal ikke se gjennom eller til og med forsøke å nevne noen av dem. En åpen kildekode-datamaskinens visjonsbibliotek. Åpne CV Bradski2008, OCV kan være brukes til å implementere bildebehandlingsbaserte teknikker som diskuteres her OpenCV av O Reilly mest omfattende bok Lastet opp av Sai Prashaanth Opencv oversvømmingsfyll binære alternativer Forex Power Tools H1 OpenCV Change Logs 2 19 Vadim Pisarevsky 3 19 Vadim Pisarevsky toc 4 1 5 173 Vadim Pisarevsky h2 version3 0 alpha 6 173 Vadim DLL for Intel s OpenCV Library med eksempler avkrysningsboks i byggefliken for prosjektalternativer For å få tilgang til rå data, er OpenCV Library Flood Fill vanligvis gjort ved hjelp av en a-stjernealgoritme, se Matthews2002 for en utmerket introduksjon til A OpenCV Change Logs toc Flere kjerne binære cache-alternativer, selv om setBinaryDiskCache-grensesnittet - generalisert Flood Fill-tilkoblet komponent labelin g Derfor er det viktig å forstå hvilke teknikker ingeniører og designere kan velge mellom. Figur 1 nedenfor viser eksempler på begge typer navigasjonsdata som representerer et navigasjonsområde for samme testmiljø. Navigasjonsmesh og navigasjonsgraf med en sti som forbinder punkter A og B Opencv binære alternativer for flomfylling Siden noen baner inne i navigasjonstrekantene er gyldige, ved å vite at listen L tillater oss å koble A til B med en stykkvis lineær opsjonshandel i Tyskland H1 OpenCV Change Logs 2 19 Vadim Pisarevsky 3 19 Vadim Pisarevsky toc 4 1 5 173 Vadim Pisarevsky h2 version3 0 alpha 6 173 Vadim Hjem Butikk Shop Opencv Flood Fill Binær Trading Striker 9 Binær Alternativer Uk Fsa Slik Handel På Binær Valg OpenCV Endre Logger Toc Flere kjerne binære cache alternativer selv setBinaryDiskCache grensesnitt - generalisert Flood Fill Tilkoblet komponent merking Dette banen er en liste L av tilkoblede trekanter fra trekant Ta til trekant Tb Artikkelen bruker generelle beregnings geometrialgoritmer og også algoritmer inspirert av bildebehandling Vi berører også hierarkiske navigasjonsgrafer som åpner viktige optimaliseringsmuligheter. Opencv-flomfylling binære alternativer Binærvalg Trading United States Review Dictionary Det er et økende antall mellom-ware produkterhåndteringsnavigering av spillagenter. Opencv-flomfylling binær alternativer Agenter i spillet kan bruke et navigasjonsnett for å finne banen fra sted A til posisjon B med en algoritme som vi skisserer i svært generelle termer. Jeg m bruker OpenCV for floodfill. Hvordan setter jeg verdien av newVal hvis jeg vil at den skal være elektrisk grønn maske, p Kilde Nyeste spørsmål Deretter kan en korteste bane over nettverket bygges. Navigeringsgraf er fortsatt et nyttig alternativ til navigasjonsnettverket, og kan gi visse fordeler avhengig av spillets miljø. Opencv-oversvømmelse binære alternativer Derfor er beregningen av L oppnår vår oppgave, i hvert fall i sin første grove I Forex Turkey Først, gitt den første agentens plassering A, finner algoritmen w hue trekant Ta av nettverket inneholder A og hvilken trekant Tb inneholder B målet Axis online trading innlogging Vanligvis er videre manipuleringer av banen ønskelig da denne grove banen ser for robotic Mens forbedring av æstetikken på banen er et fascinerende emne, vil vi ikke gå noe dypere på dette. Postnavigasjon. Recent Posts. Original text. Converts et bilde fra en fargeplass til en annen. Funksjonen konverterer et inngangsbilde fra ett fargeplass til et annet. I tilfelle en transformasjon til-fra RGB-fargeplass, vil rekkefølgen av kanalene bør spesifiseres eksplisitt RGB eller BGR. Merk at standardfargeformatet i OpenCV ofte refereres til som RGB, men det er faktisk BGR bytesene er reversert. Så den første byte i et standard 24-biters fargebilde blir en 8- bit blå komponent, den andre byten blir grønn, og den tredje byten blir rød. Den fjerde, femte og sjette byte vil da være den andre pikselblå, deretter grønn, så rød og så videre. Den konvensjonelle rekkevidde for R, G og B chan nel verdier er.0 til 255 for CV8U bilder.0 til 65535 for CV16U bilder.0 til 1 for CV32F bilder. Ved lineære transformasjoner, betyr ikke rekkevidden noe, men i tilfelle en ikke-lineær transformasjon, et inngangs-RGB bilde bør normaliseres til riktig verdiområde for å få de riktige resultatene, for eksempel for RGB rightarrow L uv transformasjon. Hvis du for eksempel har et 32-biters flytende punktbilde direkte konvertert fra et 8-bits bilde uten skalering, så den vil ha 0 255-verdiområdet i stedet for 0 1 antatt av funksjonen Så før du ringer cvtColor må du først skalere bildet ned. Hvis du bruker cvtColor med 8-biters bilder, vil konverteringen få litt informasjon tapt. For mange applikasjoner , dette vil ikke være merkbart, men det anbefales å bruke 32-biters bilder i applikasjoner som trenger hele spekteret av farger eller som konverterer et bilde før en operasjon og deretter konvertere tilbake. Hvis konvertering legger til alfakanalen, vil verdien bli satt til maksimum av tilsvarende kanal område 255 for CV8U, 65535 for CV16U, 1 for CV32F. input bilde 8-bit usignert, 16-bit usignert CV16UC, eller enkelt-presisjon flytpunkt. Beregner avstanden til nærmeste null pixel for hver piksel av kildebildet. Funksjonene distanceTransform beregne den omtrentlige eller nøyaktige avstanden fra hver binær bildepiksel til nærmeste nullpiksel. For nullbildepiksler vil avstanden åpenbart være null. Når maskSize DISTMASKPRECISE og distanceType DISTL2 kjører funksjonen algoritmen beskrevet i 43 Denne algoritmen er parallellisert med TBB-biblioteket. I andre tilfeller blir algoritmen 13 brukt. Dette betyr at for en piksel finner funksjonen den korteste banen til nærmeste nullpiksel som består av grunnleggende forskyvninger horisontal, vertikal, diagonal eller ridder s flytte det siste er tilgjengelig for en 5 ganger 5 maske Den totale avstanden beregnes som summen av disse grunnavstandene. Siden avstandsfunksjonen skal være symmetrisk, må alle horisontale og vertikale skiftene ha samme Kostnaden betegnes som a, alle diagonale skift må ha samme pris betegnet som b, og alle ridders s-flyttinger må ha samme pris betegnet som c For cv DISTC og cv DISTL1-typer, beregnes avstanden nøyaktig, mens for cv DISTL2 Euklidisk avstand Avstanden kan bare beregnes med en relativ feil a 5 ganger 5 maske gir mer nøyaktige resultater For ab og c OpenCV bruker verdiene som er foreslått i originalpapiret. Typisk for en rask, grov avstand estimering DISTL2, en 3 ganger 3 maske brukes For en mer nøyaktig avstand estimering DISTL2 brukes en 5 ganger 5 maske eller den presise algoritmen Merk at både de nøyaktige og omtrentlige algoritmer er lineære på antall piksler. Denne varianten av funksjonen beregner ikke bare minimumet avstand for hver piksel x, y, men identifiserer også den nærmeste tilkoblede komponenten som består av nullpiksler labelType DISTLABELCCOMP eller nærmeste nullpiksel labelType DISTLABELPIXEL Indeksen til komponentpixelen er lagret på etiketten sx, y Når labelType DISTLABELCCOMP finner funksjonen automatisk tilkoblede komponenter med nullpiksler i inngangsbildet og markerer dem med forskjellige etiketter. Når labelType DISTLABELCCOMP, skanner funksjonen gjennom inngangsbilledet og markerer alle nullpiksler med forskjellige etiketter. I denne modusen Kompleksiteten er fortsatt lineær Dvs., funksjonen gir en veldig rask måte å beregne Voronoi-diagrammet for et binært bilde. For øyeblikket kan den andre varianten bare bruke den omtrentlige avstands-algoritmen, dvs. maskSize DISTMASKPRECISE støttes ikke ennå.8-bit , enkeltkanal binær kildebilde. Utgangsbilde med beregnede avstander Det er et 8-bits eller 32-biters flytende punkt, enkeltkanalbilde av samme størrelse som src. Fills en tilkoblet komponent med den angitte fargen. Funksjonene floodFill fyll en tilkoblet komponent som starter fra frøpunktet med den angitte fargen. Tilkoblingen bestemmes av fargelysets nærhet til nabopikselene. Pikselet ved x, y er ulemper idered til å tilhøre det ommålte domenet hvis det gjelder et gråtonebilde og flytende rekkevidde. i tilfelle et gråtonebilde og et fast område. i tilfelle et fargebilde og flytende område. texttt x, y r - texttt r leq tekst x, y r leq texttt x, y r texttt r. teksten x, y g - tekstg leq texttt x, y g leq texttt x, y g tekst g. teksten x, y b - texttt b leq texttt x, yb leq texttt x, yb texttt b. ​​i tilfelle et fargebilde og fast rekkevidde. hvor src x, y er verdien av en av pikselbarnene som allerede er kjent for å tilhøre til komponenten som skal legges til den tilkoblede komponenten, bør en fargestyrke av pikselet være nær nok til. Farge lysstyrken til en av naboene som allerede tilhører den tilkoblede komponenten i tilfelle av flytende område. Lysstyrke av frøet peker i tilfelle av et fast område. Bruk disse funksjonene til å enten markere en tilkoblet komponent med den angitte fargen på stedet, eller bygge en maske og deretter trekke ut konturen, eller kopiere regionen til et annet bilde og så videre. Inntasting utgang 1- eller 3-kanals, 8-biters eller flytpunkts-bilde Det endres av funksjonen med mindre FLOODFILLMASKONLY-flagget er satt i den andre varianten av funksjonen Se detaljene nedenfor. Operasjonsmaske som skal være en enkeltkanal 8-biters bilde, 2 piksler bredere og 2 piksler høyere enn bildet Siden dette er både en inngangs - og utgangsparameter, må du ta ansvar for å initialisere det. Overfylling kan ikke gå over ikke-nullpiksler i inngangsmasken. For eksempel kan en kantdetektorutgang brukes som en maske for å slutte å fylle på kanter. På utgang, piksler i maske som svarer til fylte piksler i bildet er satt til 1 eller til en verdi som er angitt i flagg som beskrevet nedenfor. Det er derfor mulig å bruke samme maske i flere anrop til funksjonen for å sikre at de fylte områdene ikke overlapper. Maksimal lavere lysstyrkefargeforskjell mellom den nåværende observerte piksel og en av naboene som tilhører komponenten, eller en frøpiksel blir tilført til komponenten. Maksimal fargeforskjell mellom øvre lysstyrke mellom den for øyeblikket observerte piksel og en av naboene som tilhører komponenten, eller en frøpiksel blir lagt til komponenten. Optimal utgangsparameter satt av funksjonen til det minste begrensende rektangel i det malte domenet. Operasjonsflagger De første 8 bitene inneholder en conne ctivity-verdi Standardverdien på 4 betyr at bare de fire nærmeste nabobillingene peker de som deler en kant, betraktes. En tilkoblingsverdi på 8 betyr at de åtte nærmeste nabobillingene de som deler et hjørne vil bli vurdert. De neste 8 bitene 8-16 inneholder en verdi mellom 1 og 255 for å fylle masken er standardverdien 1 For eksempel vil 4 255 8 vurdere 4 nærmeste naboer og fylle masken med en verdi på 255 Følgende tilleggsalternativer opptar høyere biter og kan derfor kombineres ytterligere med tilkoblings - og maskefyllingsverdiene ved å bruke bitvis eller se cv FloodFillFlags. Note Siden masken er større enn det utfylte bildet, svarer en piksel x, y i bildet til piksel x 1, y 1 i masken Se også findContours . Beregner integralet til et bilde. Funksjonene beregner en eller flere integrerte bilder for kildebildet som følger. Ved hjelp av disse integrerte bildene kan du beregne sum, gjennomsnitt og standardavvik over en bestemt oppreist eller rotert rec tangulært område av bildet i en konstant tid, for eksempel. Det gjør det mulig å gjøre en hurtig uskarphet eller hurtig blokkkorrelasjon med en variabel vindusstørrelse, for eksempel Ved multikanalsbilder akkumuleres summer for hver kanal uavhengig. et praktisk eksempel viser neste figur beregningen av integralet av et rett rektangel Rect 3,3,3,2 og av et vippet rektangel Rect 5,1,2,3 De valgte pikslene i det opprinnelige bildet vises også som de relative pikslene i integralbilder summen og vippete. integrale beregningseksempel. input bilde som W ganger H, 8-bits eller flytende punkt 32f eller 64f. integralbilde som W 1 ganger H 1 32-biters heltall eller flytpunkt 32f eller 64f. integral bilde for kvadratiske pikselverdier det er W 1 ganger H 1, dobbelt-presisjon flytende punkt 64f array. integral for bildet rotert med 45 grader det er W 1 ganger H 1-array med samme datatype som sum. desired dybde av integralet og de vippede integrerte bildene, CV32S, CV32F eller CV64F. Fungerer en løsning ed-nivå terskel for hvert array element. Funksjonen gjelder fastnivå terskling til en enkelt kanal array Funksjonen brukes vanligvis til å få et bi-nivå binært bilde ut av et gråtonebilde cv sammenligne kan også brukes til dette formålet eller for å fjerne en støy, det vil si å filtrere ut piksler med for små eller for store verdier. Det er flere typer terskel som støttes av funksjonen. De bestemmes av typen parameter. Også de spesielle verdiene cv THRESHOTSU eller cv THRESHTRIANGLE kan kombineres med en av de ovennevnte verdiene I disse tilfellene bestemmer funksjonen den optimale terskelverdien ved hjelp av Otsu s eller Triangle-algoritmen og bruker den i stedet for den angitte terskelen. Funksjonen returnerer den beregnede terskelverdien. I øyeblikket implementeres Otsu s og Triangle-metodene kun for 8 - bit images. input array single-channel, 8-bit eller 32-bit flytende point. output array av samme størrelse og type som src. maximum verdi å bruke med THRESHBINARY og THRESHBINARYINV thre sholding types. Performs en markørbasert bildesegmentering ved hjelp av vanningsområdets algoritme. Funksjonen implementerer en av varianter av vanningsområde, ikke-parametrisk markørbasert segmenteringsalgoritme, beskrevet i 100. Før du overfører bildet til funksjonen, må du grovt skissere de ønskede områdene i bildemarkørene med positive 0-indekser. Så er hver region representert som en eller flere tilkoblede komponenter med pikselverdiene 1, 2, 3 osv. Slike markører kan hentes fra en binær maske ved hjelp av findContours og drawContours se demoen Markørene er frø av fremtidige bildeområder Alle de andre pikslene i markører hvis forhold til de skisserte områdene ikke er kjent og skal defineres av algoritmen, bør settes til 0 s I funksjonsutgangen skal hver piksel i markører er satt til en verdi av frøkomponentene eller til -1 ved grenser mellom områdene. Merk Eventuelle to naboforbundne komponenter er ikke nødvendigvis skilt av et farvannsgrense -1 s piksler for eksamen vel, de kan berøre hverandre i det første markørbildet som sendes til funksjonen Parameters. Input 8-bit 3-channel image. Input-utgang 32-biters enkeltkanal bilde kart av markører Den skal ha samme størrelse som bildet. Generert på Fre des 18 2015 16 45 26 for OpenCV av 1 8 9 1.Different bilde Transformations. Applies en adaptiv terskel til en array. C tomt adaptiveThreshold InputArray src OutputArray dst double maxValue int adaptiveMethod int thresholdType int blockSize double C Python cv2 adaptiveThreshold src, maxValue AdaptiveThreshold src, dst, maxValue, adaptivmetode CVADAPTIVETHRESHMEANC, thresholdType CVTHRESHBINARY, int blokkerer 3, dobbelt param1 5 Python cv AdaptiveThreshold src, dst, maxValue, adaptivmetode CVADAPTIVETHRESHMEANC, thresholdType CVTHRESHBINARY, int blokkering 3, double param1 5 Python cv AdaptiveThreshold src, dst, maxValue, adaptivmetode CVADAPTIVETHRESHMEANC, thresholdType CVTHRESHBINARY, blockSize 3, param1 5 None. src Kilde 8-biters enkeltkanal image. dst Destinasjonsbilde av samme størrelse og samme type a s src. maxValue Ikke-null verdi tildelt pikslene som tilstanden er tilfredsstilt Se detaljer under. adaptiveMethod Adaptive thresholding algoritme å bruke, ADAPTIVETHRESHMEANC eller ADAPTIVETHRESHGAUSSIANC Se detaljene nedenfor. thresholdType Terskel typen som må være enten THRESHBINARY eller THRESHBINARYINV. blockSize Størrelse på et pikselkvarter som brukes til å beregne en grenseverdi for piksel 3, 5, 7 og så videre. C Konstant subtraheres fra gjennomsnitt eller vektet middel se detaljene nedenfor Normalt er det positivt, men kan være null eller negativt Funksjonen forvandler et gråtonebilde til et binært bilde i henhold til formele. src-inngangsbildet 8-bit usignert, 16-bit usignert CV16UC, eller enkelt-presisjon flytende punkt. dst-utgangsbilde av samme størrelse og dybde som src. code fargeplass konverteringskode se beskrivelsen nedenfor. dstCn antall kanaler i målbildet hvis parameteren er 0, antall kanalene blir avledet automatisk fra src og co de. Funksjonen konverterer et innspillingsbilde fra ett fargeplass til et annet. I tilfelle en transformasjon til-fra RGB-fargeplass, bør rekkefølgen av kanalene spesifiseres eksplisitt RGB eller BGR. Merk at standardfargest formatet i OpenCV ofte refereres til som RGB, men det er faktisk BGR byteene er reversert. Så den første byten i et standard 24-biters fargebilde vil være en 8-bit blå komponent, den andre byten blir grønn, og den tredje byten blir rød. Den fjerde femte , og sjette byte vil da være den andre piksel Blå, deretter Grønne, deretter Røde osv. Den konvensjonelle rekkevidden for R, G og B-kanalverdier er 0 til 255 for CV8U-bilder.0 til 65535 for CV16U-bilder. 0 til 1 for CV32F-bilder. Ved lineære transformasjoner, betyr ikke rekkevidden noe, men i tilfelle av en ikke-lineær transformasjon, bør et inngangs-RGB-bilde normaliseres til riktig verdiområde for å få de riktige resultatene, for eksempel for RGB L uv transformasjon For eksempel, hvis du har en 32-bit flytende-punkt image direc tly konvertert fra et 8-bits bilde uten skalering, da vil det ha 0 255 verdiområde i stedet for 0 1 antatt av funksjonen Så før du ringer cvtColor må du først skalere bildet ned. Hvis du bruker cvtColor med 8- bitvis vil konverteringen ha noe informasjon tapt. For mange programmer vil dette ikke bli merkbart, men det anbefales å bruke 32-biters bilder i applikasjoner som trenger hele spekteret av farger eller som konverterer et bilde før en operasjon og deretter konvertere tilbake . Hvis konvertering legger til alfakanalen, vil verdien sin angi maksimalt tilsvarende kanalområde 255 for CV8U 65535 for CV16U 1 for CV32F. Funksjonen kan gjøre følgende transformasjoner. RGB GRAY CVBGR2GRAY, CVRGB2GRAY, CVGRAY2BGR, CVGRAY2RGB Transformasjoner innenfor RGB-plass liker å legge til alfa-kanalen, reversere kanalbestilling, konvertering til 16-bit RGB-farge R5 G6 B5 eller R5 G5 B5, samt konvertering til fra gråskala med. for øyeblikket ikke støttet. L, u og v er igjen som det er. De ovennevnte formlene for konvertering av RGB til fra forskjellige fargeplasser er hentet fra flere kilder på nettet, hovedsakelig fra Charles Poynton-stedet. Bayer RGB CVBayerBG2BGR, CVBayerGB2BGR, CVBayerRG2BGR , CVBayerGR2BGB, CVBayerGB2RGB, CVBayerRG2RGB, CVBayerGR2RGB Bayer-mønsteret er mye brukt i CCD - og CMOS-kameraer. Det gjør at du kan få fargebilder fra et enkelt plan, hvor R, G og B pikslingssensorer av en bestemt komponent er sammenflettet som følger. Utdata RGB-komponentene til en piksel er interpolert fra 1, 2 eller 4 naboer av pikselet med samme farge. Det er flere modifikasjoner av det ovennevnte mønsteret som kan oppnås ved å skifte mønsteret en piksel igjen og eller en piksel opp De to bokstaver og i konverteringskonstantene CVBayer 2BGR og CVBayer 2RGB angir bestemt mønstertype Disse er komponenter fra henholdsvis andre rad, andre og tredje kolonner. For eksempel, abo ve mønster har en veldig populær BG type. Beregner avstanden til nærmeste null pixel for hver piksel av kildebildet. C tomt distanseTransform InputArray src OutputArray dst int avstandType int maskSize C tomtavstandTransform InputArray src OutputArray dst OutputArray etiketter int avstandType int maskSize int labelType DISTLABELCCOMP Python cv2 avstandTransform src, distanceType, maskSize dst dst C tomt cvDistTransform const CvArr src CvArr dst int distanstype CVDISTL2, int masksize 3, const float mask NULL, CvArr etiketter NULL, int labelType CVDISTLABELCCOMP Python cv DistTransform src, dst, distancetype CVDISTL2, maske størrelse 3, maske Ingen, etiketter Ingen None. src 8-biters, enkeltkanal binær kilde image. dst Utgangsbilde med beregnede avstander Det er et 32-bit flytende punkt, enkeltkanalbilde av samme størrelse som src. distanceType Type avstand Det kan være CVDISTL1, CVDISTL2 eller CVDISTC. maskSize Størrelsen på avstandstransformasjonsmasken Det kan være 3, 5 eller CVDISTMASKPRECISE sistnevnte alternativet støttes kun av den første funksjonen. Ved CVDISTL1 eller CVDISTC avstandstypen, er parameteren tvunget til 3 fordi en maske gir det samme resultatet som eller en hvilken som helst større blender. Merker Valgfri utgang 2D-array med etiketter Det diskrete Voronoi diagrammet har typen CV32SC1 og samme størrelse som src Se detaljene nedenfor. labelType Type av etikettarrayen som skal bygges Hvis labelType DISTLABELCCOMP vil hver tilkoblet komponent av nuller i src, samt alle de ikke-nullpiksler som er nærmest til den tilkoblede komponenten, bli tildelt den samme etiketten Hvis labelType DISTLABELPIXEL da vil hver nullpiksel og alle de ikke-nullpiksler nærmest den få sin egen etikett. Funksjonene distanceTransform beregner omtrentlig eller nøyaktig avstand fra hver binær bildepiksel til nærmeste nullpiksel For null bildepiksler avstanden vil åpenbart være null. Når maskSize CVDISTMASKPRECISE og distanceType CVDISTL2 kjører funksjonen algoritmen beskrevet i Felzenszwalb04 Denne algoritmen er parallell ed med TBB-biblioteket. I andre tilfeller brukes algoritmen Borgefors86. Dette betyr at for en piksel finner funksjonen den korteste banen til nærmeste nullpiksel som består av grunnleggende forskyvninger horisontal, vertikal, diagonal eller ridder s flytte det siste er tilgjengelig for en maske Den totale avstanden beregnes som summen av disse grunnavstandene. Siden avstandsfunksjonen skal være symmetrisk, må alle horisontale og vertikale skiftene ha samme pris betegnet som a, alle diagonale skift må ha samme pris betegnet som b, og alle ridders bevegelser må ha samme pris betegnet som c For CVDISTC - og CVDISTL1-typene beregnes avstanden nøyaktig, mens for CVDISTL2 Euklidisk avstand kan avstanden kun beregnes med en relativ feil en maske gir mer nøyaktige resultater For a, b og c OpenCV bruker verdiene som er foreslått i originalpapiret. Typisk brukes en maske for en rask, grov avstandsberegning CVDISTL2 For en mer nøyaktig avstandsestimering CVDISTL2 a maske eller den nøyaktige algoritmen brukes. Merk at både de nøyaktige og omtrentlige algoritmene er lineære på antall piksler. Den andre varianten av funksjonen beregner ikke bare minimumsavstanden for hver piksel, men identifiserer også nærmeste tilkoblede komponent bestående av null piksler labelType DISTLABELCCOMP eller nærmeste nullpiksel labelType DISTLABELPIXEL Indeks for komponentpikselet er lagret i Når labelType DISTLABELCCOMP finner funksjonen automatisk tilkoblede komponenter med nullpiksler i inngangsbildet og markerer dem med forskjellige etiketter Når labelType DISTLABELCCOMP skanner funksjonen gjennom inngangsbildet og markerer alle nullpiksler med forskjellige etiketter. I denne modusen er kompleksiteten fortsatt lineær. Dvs., funksjonen gir en veldig rask måte å beregne Voronoi-diagrammet på for et binært bilde. For øyeblikket kan den andre varianten kun bruke den omtrentlige avstandstransformasjonen algoritme, dvs. maskSize CVDISTMASKPRECISE støttes ikke ennå. Et eksempel på usin g avstandstransformatoren kan bli funnet på. Python Et eksempel på bruk av avstandstransformatoren finner du på. Fyller en tilkoblet komponent med den angitte farge. C int floodFill InputOutputArray bilde Point seedPoint Scalar newVal Rect rect 0, Scalar loDiff Scalar, Scalar upDiff Scalar, int flagg 4 C int floodFill InputOutputArray bilde InputOutputArray mask Punkt seedPoint Scalar newVal Rect rect 0, Scalar loDiff Scalar, Scalar upDiff Scalar, int flagg 4 Python cv2 flomFill bilde, maske, seedPoint, newVal loDiff upDiff flagg retval, rekt C tomt cvFloodFill CvArr bilde CvPoint frøpunkt CvScalar newval CvScalar lodiff cvScalarAll 0, CvScalar updiff cvScalarAll 0, CvConnectedComp comp NULL, int flagg 4, CvArr maske NULL Python cv FloodFill bilde, frøpunkt, newval, lodiff 0, 0, 0, 0, updiff 0, 0, 0, 0, flagg 4, maske Ingen comp. image Input output 1- eller 3-kanals, 8-biters eller flytende-punkts bilde Det endres av funksjonen med mindre FLOODFILLMASKONLY-flagget er satt i den andre varianten av funksjonen Se detaljene nedenfor. peration maske som burde være et enkeltkanals 8-bits bilde, 2 piksler bredere og 2 piksler høyere enn bildet Siden dette er både en inngangs - og utgangsparameter, må du ta ansvar for å initialisere det. Fylling av fylling kan ikke gå over ikke-nullpiksler i inngangsmasken For eksempel kan en kantdetektorutgang brukes som en maske for å slutte å fylle på kanter Ved utgang blir piksler i masken som svarer til fylte piksler i bildet satt til 1 eller til verdien som er angitt i flagg som beskrevet under Det er derfor mulig å bruke samme maske i flere samtaler til funksjonen for å sikre at de fylte områdene ikke overlapper. Siden masken er større enn det utfylte bildet, svarer en piksel i bildet til pikselet i mask. seedPoint Starte point. newVal Ny verdi på det repainted domain pixels. loDiff Maksimal lavere lysstyrkefargeforskjell mellom den nåværende observerte piksel og en av naboene som tilhører komponenten, eller en frøpiksel blir lagt til komponenten. upDiff Maksimal øvre lysstyrkefargeforskjell mellom den for øyeblikket observerte piksel og en av naboene som tilhører komponenten, eller en frøpiksel blir lagt til komponenten. rekke Valgfri utgangsparameter angitt av funksjonen til det minste begrensende rektangel i det malte domenet. Operasjonsflagger Den første 8 biter inneholder en tilkoblingsverdi Standardverdien på 4 betyr at bare de fire nærmeste nabopikselene peker de som deler en kant, betraktes. En tilkoblingsverdi på 8 betyr at de åtte nærmeste nabobillingene de som deler et hjørne vil bli vurdert. De neste 8 bitene 8-16 inneholder en verdi mellom 1 og 255 for å fylle masken, er standardverdien 1 For eksempel vil 4 255 8 vurdere 4 nærmeste naboer og fylle masken med en verdi på 255 Følgende tilleggsalternativer opptar høyere biter og derfor kan bli kombinert med tilkoblings - og maskefyllingsverdiene ved hjelp av bitvis eller. FLOWFILLFIXEDRANGE Hvis sett er forskjellen mellom den nåværende pixel og frøpikselet vurderes ellers, er forskjellen mellom nabopiksler ansett som er, området er flytende. FLOWFILLMASKONLY Hvis satt, endrer ikke funksjonen newVal, og fyller bare masken med verdien angitt i bit 8-16 av flaggene som beskrevet ovenfor Dette alternativet gir bare mening i funksjonsvarianter som har maskeringsparameter. Funksjonene floodFill fyller en tilkoblet komponent som starter fra frøpunktet med den angitte fargen. Tilkoblingen bestemmes av fargelysets nærhet til nabopikslene. å tilhøre det malte domenet hvis det gjelder et gråtonebilde og et flytende område. i tilfelle et fargebilde og et fast område. hvor er verdien av en av pikselbarnene som allerede er kjent for å tilhøre komponenten som er til legges til den tilkoblede komponenten, bør en fargestyrke av pikselet være nær nok til. Farge lysstyrken til en av naboene som allerede tilhører den tilkoblede komponenten i tilfelle e av en flytende rekkevidde. Lysstyrke av frøpunktet ved et fast rekkevidde. Bruk disse funksjonene til å enten markere en tilkoblet komponent med den angitte farge på stedet, eller bygge en maske og deretter trekke ut konturen, eller kopiere regionen til et annet bilde, etc. Et eksempel ved hjelp av FloodFill-teknikken finnes på. Python Et eksempel ved hjelp av FloodFill-teknikken kan bli funnet på. Beregner integralet til et bilde. C ugyldig integrert InputArray src UtgangArray summen int sdepth -1 C tom integral InputArray src OutputArray sum OutputArray sqsum int sdepth -1 C tom integral InputArray src OutputArray sum OutputArray sqsum OutputArray vippet int sdepth -1 Python cv2 integral src sum sdepth sum Python cv2 integral2 src sum sqsum sdepth sum, sqsum Python cv2 integral3 src sum sqsum tiltet sdepth sum, sqsum, vippet C tomt cvIntegral const CvArr bilde CvArr sum CvArr sqsum NULL, CvArr tiltedsum NULL Python cv Integrert bilde, sum, sqsum Ingen, tiltetSum Ingen None. image input image som 8-bit eller flytende punkt 32f eller 64f. sum integrert bilde som 32-biters heltall eller flytende punkt 32f eller 64f. sqsum integrert bilde for kvadratiske pikselverdier det er dobbelt presisjon flytende punkt 64f array. tilted integral for bildet rotert med 45 grader det er array med samme datatype som sum. sdepth ønsket dybde av integraet l and the tilted integral images, CV32S CV32F or CV64F. The functions calculate one or more integral images for the source image as follows. Using these integral images, you can calculate sum, mean, and standard deviation over a specific up-right or rotated rectangular region of the image in a constant time, for example. It makes possible to do a fast blurring or fast block correlation with a variable window size, for example In case of multi-channel images, sums for each channel are accumulated independently. As a practical example, the next figure shows the calculation of the integral of a straight rectangle Rect 3,3,3,2 and of a tilted rectangle Rect 5,1,2,3 The selected pixels in the original image are shown, as well as the relative pixels in the integral images sum and tilted. Applies a fixed-level threshold to each array element. C double threshold InputArray src OutputArray dst double thresh double maxval int type Python cv2 threshold src, thresh, maxval, type dst retval, dst C doubl e cvThreshold const CvArr src CvArr dst double threshold double maxvalue int thresholdtype Python cv Threshold src, dst, threshold, maxValue, thresholdType None. src input array single-channel, 8-bit or 32-bit floating point. dst output array of the same size and type as src. thresh threshold value. maxval maximum value to use with the THRESHBINARY and THRESHBINARYINV thresholding types. type thresholding type see the details below. The function applies fixed-level thresholding to a single-channel array The function is typically used to get a bi-level binary image out of a grayscale image compare could be also used for this purpose or for removing a noise, that is, filtering out pixels with too small or too large values There are several types of thresholding supported by the function They are determined by type. image Input 8-bit 3-channel image. markers Input output 32-bit single-channel image map of markers It should have the same size as image. The function implements one of the variants o f watershed, non-parametric marker-based segmentation algorithm, described in Meyer92.Before passing the image to the function, you have to roughly outline the desired regions in the image markers with positive 0 indices So, every region is represented as one or more connected components with the pixel values 1, 2, 3, and so on Such markers can be retrieved from a binary mask using findContours and drawContours see the demo The markers are seeds of the future image regions All the other pixels in markers whose relation to the outlined regions is not known and should be defined by the algorithm, should be set to 0 s In the function output, each pixel in markers is set to a value of the seed components or to -1 at boundaries between the regions. Visual demonstration and usage example of the function can be found in the OpenCV samples directory see the demo. Any two neighbor connected components are not necessarily separated by a watershed boundary -1 s pixels for example, they can touch e ach other in the initial marker image passed to the function. An example using the watershed algorithm can be found at. Python An example using the watershed algorithm can be found at. Runs the GrabCut algorithm. C void grabCut InputArray img InputOutputArray mask Rect rect InputOutputArray bgdModel InputOutputArray fgdModel int iterCount int mode GCEVAL Python cv2 grabCut img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount mode None. Input output 8-bit single-channel mask The mask is initialized by the function when mode is set to GCINITWITHRECT Its elements may have one of following values. GCBGD defines an obvious background pixels. GCFGD defines an obvious foreground object pixel. GCPRBGD defines a possible background pixel. GCPRFGD defines a possible foreground pixel. rect ROI containing a segmented object The pixels outside of the ROI are marked as obvious background The parameter is only used when mode GCINITWITHRECT. bgdModel Temporary array for the background model Do not modify it while you are processing the same image. fgdModel Temporary arrays for the foreground model Do not modify it while you are proce ssing the same image. iterCount Number of iterations the algorithm should make before returning the result Note that the result can be refined with further calls with mode GCINITWITHMASK or mode GCEVAL. Operation mode that could be one of the following. GCINITWITHRECT The function initializes the state and the mask using the provided rectangle After that it runs iterCount iterations of the algorithm. GCINITWITHMASK The function initializes the state using the provided mask Note that GCINITWITHRECT and GCINITWITHMASK can be combined Then, all the pixels outside of the ROI are automatically initialized with GCBGD. GCEVAL The value means that the algorithm should just resume. The function implements the GrabCut image segmentation algorithm See the sample to learn how to use the function. Online trading academy power trading radio. Free Phone 1-866-630-8723Heard on 760KFMB Saturdays from 1pm - 2pm, and 3pm - 4pm Show Info Learn how to trade and invest in the market by listening to Power Trading Ra dio Listeners to the program are invited to see how trading works, by attending a free half-day class sponsored by Online Trading Academy About the Host John Boyle is a 30 year radio broadcasting veteran most often know as a co-host of the nationally syndicated John Dear Online Trading Academy Member, Online Trading Academy s community website, Power Trader Nation John has been an active trader for more than ten years, and enjoys hosting Power Trading Radio Then invest an hour in our Online Power Trading Workshop, where you ll learn This is an online class Program Power Trading Radio Host John Boyle Website We ll email the simple log-in instructions prior to the class Learn how to trade and invest in the market by listening to Power Trading Radio Stream free on WOR 710 Online trading academy power trading radio Trading Logical Numbers At Forex Factory Power Trading Radio is sponsored by Online Trading Academy Online Trading Academy offers instruction from experienced professional trade rs Online Trading Academy Minneapolis 7900 International Drive Suite 170 Bloomington Invest a few life-changing hours in our Power Trading Workshop The first is considered an opportunity, as seen in the current risk issues facing the global markets that I highlighted above Power Trading Nation Home Dear Online Trading Academy Member, Online Trading Academy s community website, Power Trader Nation Each week we bring you interviews from some of the top traders in the country. He says I am so passionate about hosting Power Trading Radio, because learning to trade, in up or down markets, is a skill set that lasts a lifetime Online trading academy power trading radio This risk in the world makes for increased volatility that we can profit Trading Course Switzerland Power Trading Radio is sponsored by Online Trading Academy Online Trading Academy offers instruction from experienced professional traders Online Trading Academy talks gold on Power Trading Radio aired from the LA MoneyShow Vsat T echnology Was First Followed For Online Trading By Misappropriation Power Trading Nation Home Dear Online Trading Academy Member, Online Trading Academy s community website, Power Trader Nation However, as a trader investor, risk can mean something different. You can attend from any computer with audio and a broadband internet connection Register now and choose a convenient upcoming event Online trading academy power trading radio Eur Usd Trend Lines Forex Remember, there is absolutely no charge for the Online Power Trading Workshop Online trading academy power trading radio Dear Online Trading Academy Member, Online Trading Academy s community website, Power Trader Nation, is currently available to students with multiple XLTs and those who are members of the Mastermind Community Invest a few life-changing hours in our Power Trading Workshop I think that anybody can benefit from taking a course at Online Trading Academy There are two types of risk we must face in the markets. Learn our s trategy designed to anticipate market moves and help you to plan trades that maximize gains while minimizing risks Online trading academy power trading radio The second risk we face is the risk of loss in our Margin Requirements Forex For more information about membership, please contact your Education Counselor Binary Options Trading Signals 2016 Ncaa In fact, when we are trading or investing, the amount of loss we will suffer is the only thing we can control. Best Trading Sites.24Option Trade 10 Minute Binaries. TradeRush Account Open a Demo Account. Boss Capital Start Trading Live Today.