У меня есть изображение в градациях серого, которое я конвертирую в черно-белое изображение и выполняю некоторую обработку. После обработки у меня есть черно-белое изображение с группами белых пикселей в черном изображении. Итак, я хочу разместить круги вокруг областей, которые на результирующем изображении белые, но на исходном изображении. Я думал о многих подходах, но до сих пор не могу начать с какого-либо подхода. Пожалуйста помоги.
Matlab обводит белые области на черном изображении
21.05.2012
Ответы:
1
Вы можете использовать regionprops, чтобы получить некоторую статистику о подключенных белых областях. в бинарном изображении и оценить радиус области от этого.
im = imread('moon.jpg');
bw = im2bw(im);
stats = regionprops(bw);
imshow(im);
hold on;
t = 0:.01:2*pi;
for i = 1:numel(stats)
bb = stats(i).BoundingBox;
radius = mean([bb(3),bb(4)])/2;
plot(bb(1)+radius+radius*sin(t), bb(2)+radius+radius*cos(t));
end
Дает: 
21.05.2012
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..