在MATLAB周边灰度依赖矩阵（NGLDM）
我想计算出两个纹理特征（即：小/大数目强调，一些非均匀性，二阶矩和熵）。这些可以从邻近的灰度依赖矩阵来计算。我挣扎与这种认识/实施。有这种方法（公开的）很少的信息。 据 此矩阵采用二维阵列的形式的问：的，其中的 Q（I，J）的可以被认为是一个处理的图像的灰暗变异频率计数。它具有相似的含义的图像的直方图。这个数组是N 先按g ×N 研究，其中N 先按g 是可能的灰度级和N 研究的数量可能的邻
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这是最好的算法＆QUOT;估计和Visulize 2D骨架使用opencv＆QUOT;从绘制轮廓
这是从画轮廓“使用opencv估计和Visulize 2D骨架”最好的算法 是递归质心算法最好的？ 任何引用链接或文档请提供 解决方案 如果没有完成所有的功课，这里有一些提示： 您只有一个轮廓 - 该分割相应内部和外部的边界。要确定一个框架，你需要填写对象连续。洪水填充算法将工作。 对象的骨架是，仍然反复冲刷后的对象。
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如何在涂料应用的填充操作的工作？
所有的绘图程序，独立于它们是如何简单或复杂的是，配备了填充工具。这基本上取代的封闭区域与另一种颜色的颜色。我知道，有不同的API来做到这一点，但我感兴趣的算法研究。什么是一个高效的算法来实现这个工具？ 一对夫妇的事情，我能想到的快速如下： 在转换图像转换成二进制的地图，其中的彩色像素被替换为 1 和所有其他颜色 0 。 找到各地要更改，使得所有像素内的1，所有的相邻像素是0点的封闭区。 样品
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生成自定义调色板Julia集
我需要一个算法或方法来生成一个调色板颜色Julia集图像。当使用逃逸时间算法来生成图像I例如想出如下图： 不过，我需要一些方法来生成自定义调色板像的维基百科页面： 我如何实现类似的形象呢？此外，应该用于朱莉娅什么颜色的平滑算法设置？ 下面是code段澄清： INT max_iter = 256; ComplexNumber常数=新ComplexNumber（CREAL，cIm
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两个局点之间的转换
我有对象，比方说对模型图像。我想计算的目标图像模型，图像对象和对象之间的转换（移动，缩放，旋转）。我想使该对象的可被视为二维因此只有2D变换应计算的假设 首先，我要在人工辅助的方式来给它。用户选择的模型图像基点，然后瞄准目标像点。点的数目应该由用户（但不超过一些最小2-3点以下）来定义。时分给不同的信息，变换应被平均并从例如该匹配的质量，可以计算 所以，问题是相当关于计算两组分的转型，但我想这
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图像失真算法资源
我在哪里可以找到图像失真算法？有模糊的这么多的信息和其他经典算法，但这么少的更复杂的。特别是，我感兴趣的旋涡效果的图像失真算法。 解决方案 我找不到任何引用，但我可以给失真效果如何工作的一个基本思路。 的关键的失真的功能是在失真图像需要两个坐标（x，y）的，并把它们转变成坐标（u，v）的在原始图像。这指定了失真的逆功能，因为它需要的失真图像恢复原始图像 要产生失真图像，1循环遍历x和y，计
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是否有一个有效的算法用于手写文本切分？
我想通过线（和词语的将来）自动将古老的手写文字的图像。 第一个明显的部分是preprocessing图像... 我只是用一个简单的数字化（基于像素的亮度）。之后，我将数据存储成二维数组。 下一个明显的部分是分析二进制数组。 我的第一个算法是pretty的简单 - 如果有更多的黑色像素在一排阵比根均平方的最大和最小的值，则该行是行的一部分。 成型生产线的名单后，我断绝的高的小于平均线。
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查找已知的子图像放大图像
有谁知道一个算法（或搜索条件/说明）在一个较大的图像查找已知的图像？ 例如。 予有包含各种按钮和区域（目标）的单个桌面窗口的图像。我也有code捕捉屏幕快照当前桌面。我想一个算法，这将有助于我找到更大的桌面图像内的目标图像（什么确切的x和y坐标位于窗口）。目标图像可以位于所述较大图像的任何位置，可能不是100％完全相同（非常相似，但不准确可能的B的OS显示差异/ C） 有谁知道这样的算法或类
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如何检测主观图像质量
有关一个图像上传工具欲自动检测图像的（主观）的质量，从而导致质量的评价 我有以下想法来实现这一试探性： 显然将分辨率进的评级。 的COM preSS它为JPG（75％），DECOM preSS它与比较JPG-尺寸与DECOM pressed大小来获得的比率。该图像是较模糊，更高的比率。 显然，我的做法会占用大量周期和内存，如果大型图像评级，虽然这会做我的情况（胖服务器，没有多少上传），而我总
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照片拼接算法。如何创建一个马赛克的照片给定的基本形象和瓷砖的名单？
Hy.What我要做的是创建一个程序（用C或C ++），即需要输入一个24位/像素的位图和图像的聚会，我必须创建一个马赛克图像，类似于输入图像使用给定的图像的库（要创建镶嵌照片类似于输入）。 到目前为止，我可以访问该输入的图像像素，并从它的颜色，但我有点卡住。我的问题是我应该从哪里开始呢？我需要一个基本的算法，可以做这样的事情。我真的不能找到任何（也许我在找错了）。并且还可以有人告诉我一个随机的
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算法组点集在一起遵循的方向
注意：我把这个问题同时在MATLAB和Python的标签，我最精通这些语言。不过，我欢迎任何语言解决方案。 问preamble 我已经拍摄的图像与鱼眼镜头。此图像由一堆方形物体的图案。我想要做的这个形象是每个检测这些广场的心，然后用这些点来进行图像的undistortion - 确切地说，我寻找合适的失真模型参数。应当指出的是，并非所有的平方需要检测。只要一个很好的大部分是，那么这是完全罚款.
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调整图像以适应边框
这是简单的问题，但由于某些原因，我实在不明白这一点今天。 我需要的图像调整到适合的边框，同时保持高宽比的最大尺寸。 Basicly我找了code填写此功能： 无效CalcNewDimensions（REF INT W，裁判INT小时，INT了maxWidth，诠释了maxHeight）; 其中，w＆放大器; h为原来的高度和宽度（在）和新的高度和宽度（下）和与了maxWidth了ma
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计数蜥蜴的鳞片
我的一位生物学家朋友问我能不能帮他做一个节目为算鳞（这是正确的翻译？）的蜥蜴。 他给我发了一些图片，我尝试了Matlab的一些事情。对于某些图像，它比其他更难，例如当有更暗（黑）的区域。至少在我的方法。我敢肯定，我可以在这里得到一些有用的帮助。我应该如何改善呢？我是否采取了正确的方法呢？ 这些都是一些图片。 我按照图像处理及计数采用MATLAB 。它基本上旋转图像分为黑色和白色，然后门槛
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如何找到在OpenCV的一个矩形对象的角落？
我使用OpenCV库在Android平台上。 我已经成功地检测到的最大的矩形的形象，但因为我的应用程序将被用于扫描的目的，我想有透视功能的变化，以及。 我知道，如何申请perspectiveTransform和warpPerspectiveTransform，但我需要的矩形的角落源点。 这似乎很容易找到的角落，鉴于我们与矩形对象相关联的第一个角（左上）和宽度/高度坐标的事实，但问题是，对于一个
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在MATLAB图像处理算法
我想实现本文中所描述的算法： 分解biospeckle图像临时光谱波段 下面是该算法的说明： 我们记录了 N A序列连续斑点图像采样 频率 FS 。以这种方式，有可能观察如何像素 演变通过 N 图像。进化可以被视为一个时间 系列，并且可以通过以下方式进行处理：每个信号 对应于每个像素的演变被用作输入到一个 滤波器的银行。强度值是previously除以他们的 时间的平均值，以减少反射
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是否有超快速算法线条的图片？
所以，我有图片类似这样 我想是这样的（我hevent画我希望所有的行，但我希望你能得到我的想法） 我需要一些超快速算法上的所有直线。我想给算法参数，如最小长度和最大线路失真。我想获得相对于图片像素的coords就行了终点。 因此，在这个图片上找到顶部瓦片和thouse 2黑线之间的所有行。 所以，我需要算法不同颜色的画面超快速查找直线。 有没有这样的算法？ （超级骗子快速=）
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测量迹线的平均厚度在图像
下面的问题：我有许多不同厚度的痕迹组成的二进制图像。下面有两个图像来说明这个问题： 第一个图像 - 尺寸：711 x 643像素 第二次图像 - 尺寸：930 x 951像素 我需要的是测量中的图像痕迹的平均厚度（以像素为单位）。事实上，迹线中的图像的平均厚度是有些主观的量度。所以，我需要的是具有与跟踪半径一定的相关性，如下图所示的措施： 注意 由于该措施并不需要非常pr
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寻找快速的图像失真算法
我想实现它使用shpere失真过滤器的应用程序。我使用的算法从这里从而改变像素的位置通过与getPixel（）和与setPixel（）方法。我的问题是，它是Android设备的速度太慢，有它实现相同的球（和其他人）过滤方式比我的方法更快的应用程序。 （例如Picsay Pro的应用程序），任何人都可以共享或给予指导，以寻找或实现快速失真算法。 实际滤波器实现算法： 公共布尔sphereFilt
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红眼算法
我需要实现红眼减轻对我工作的应用程序。 谷歌搜索主要是提供链接到商业最终用户产品。 你知道一个好的红眼消除算法，它可以在GPL的应用程序中使用？ 解决方案 我的方式迟到了这里，但对于未来的搜索我用下面的算法用于个人应用程序，我写的。 首先，该区域的减少是由用户选择，并传递到红眼还原方法作为中心点和半径。该方法遍历半径内的每个像素，并执行以下计算： //价值赤经平均的蓝色和绿色分为：
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维奥拉 - 琼斯的人脸检测要求180K功能
我一直在推行维奥拉 - 琼斯的人脸检测算法的改编。该技术依赖于配售的24×24像素的子帧图像内，随后将长方形的功能在里面的每个位置与各种规模的可能。 这些特征可以包括两个，三个或四个矩形。下面的例子是presented。 他们声称详尽的设定超过180K（第2节）： 鉴于检测器的基本分辨率是24x24的，详尽的组矩形特征是相当大的，超过18万。注意，与Haar基底，该组矩形的 特点是超
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