Gumpal

Deteksi Blob Emgu CV

Deteksi Blob Emgu CV
  1. Apa itu OpenCV Deteksi Gumpalan?
  2. Bagaimana Anda mendeteksi gumpalan?
  3. Apa itu emgucv?
  4. Apa itu gumpalan dalam pemrosesan gambar?

Apa itu OpenCV Deteksi Gumpalan?

Blob adalah singkatan dari Binary Large Object dan mengacu pada piksel yang terhubung dalam gambar biner. Istilah "besar" berfokus pada objek ukuran tertentu, dan objek biner "kecil" lainnya biasanya noise. Ada tiga proses tentang analisis gumpalan.

Bagaimana Anda mendeteksi gumpalan?

Pendekatan alami untuk mendeteksi gumpalan adalah mengaitkan gumpalan yang cerah (gelap) dengan setiap maksimum lokal (minimum) dalam lanskap intensitas. Namun, masalah utama dengan pendekatan seperti itu adalah bahwa ekstrem lokal sangat sensitif terhadap kebisingan.

Apa itu emgucv?

Emgu CV adalah platform lintas . Pembungkus bersih ke perpustakaan pemrosesan gambar opencv. Memungkinkan fungsi opencv dipanggil . Bahasa yang kompatibel dengan bersih seperti C#, VB, VC ++, IronPython dll. Wrapper dapat dikompilasi dalam mono dan dijalankan di Windows, Linux, Mac OS X, iPhone, iPad dan perangkat Android.

Apa itu gumpalan dalam pemrosesan gambar?

Gumpalan mengacu pada benjolan. Analisis gumpalan adalah metode pemrosesan gambar yang paling mendasar untuk menganalisis fitur bentuk suatu objek, seperti keberadaan, angka, area, posisi, panjang, dan arah benjolan.

Cara Mendapatkan Respons Impuls dari Data Input dan Output?
Bagaimana Anda menemukan respons impuls dari input dan output?Bagaimana menemukan respons impuls sistem LTI dari input dan output?Bagaimana respons i...
Adalah sistem LTI yang sedikit stabil juga stabil Bibo?
Suatu sistem bisa sedikit stabil tetapi tidak stabil Bibo. Adalah stabil sistem bibo yang sedikit stabil?Adalah sistem LTI stabil?Mengapa sistem yang ...
Bagaimana cara memperkirakan kemungkinan frekuensi alias dalam pengukuran terbatas?
Apa aliasing dalam pengambilan sampel?Bagaimana sinyal terbatas pita dapat disampel tanpa aliasing?Bagaimana Anda menemukan frekuensi pengambilan sam...