«image-processing» etiketlenmiş sorular

Dijital görüntü işleme ile ilgili her şey, yani dijital görüntülerden bilgi elde etmek veya değiştirmek için kullanılan teori ve teknikler.

2
GD, ImageMagick ve jpg için Gmagick mi? [kapalı]
Şu anda olduğu gibi, bu soru Soru-Cevap formatımıza uygun değil. Cevapların gerçekler, referanslar veya uzmanlıkla desteklenmesini bekliyoruz, ancak bu soru büyük olasılıkla münazara, argümanlar, anketler veya uzun tartışmalar gerektirecektir. Bu sorunun iyileştirilebileceğini ve muhtemelen yeniden açılabileceğini düşünüyorsanız, rehberlik için yardım merkezini ziyaret edin . 7 yıl önce kapalı . Web …

13
İOS'ta bir görüntüyü programlı olarak nasıl renklendirebilirim?
Bir görüntüyü bir renk referansı ile renklendirmek istiyorum. Sonuçlar, beyazların renk tonuyla değiştirileceği Photoshop'taki Çoğalt karıştırma moduna benzemelidir : Renk değerini sürekli değiştireceğim. Takip: Bunu yapmak için kodu ImageView'umun drawRect: yöntemine koyardım, değil mi? Her zaman olduğu gibi, bir kod parçacığı , bir bağlantıdan ziyade anlamama büyük ölçüde yardımcı olacaktır. …

4
Photoshop iki görüntüyü nasıl bir araya getiriyor? [kapalı]
Kapalı. Bu soru Yığın Taşması yönergelerini karşılamıyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek mi istiyorsunuz? Stack Overflow için konuya uygun olması için soruyu güncelleyin . 1 yıl önce kapalı . Bu soruyu geliştirin Biri, uygulamamda aynı efektleri yeniden üretebilmem için Photoshop'un iki görüntüyü nasıl karıştırdığını açıklayabilir mi?

9
Görüntüden Beyaz Arka Planı Kaldırma ve Şeffaf Yapma
Mathematica'da şunları yapmaya çalışıyoruz - RMagick beyaz arka planı görüntüden kaldırıp şeffaf hale getir . Ancak gerçek fotoğraflarda kötü görünmeye başlar (görüntünün etrafında bir hale olması gibi). Şimdiye kadar denediklerimiz: unground0[img_] := With[{mask = ChanVeseBinarize[img, TargetColor->{1.,1.,1.}]}, Rasterize[SetAlphaChannel[img, ImageApply[1-#&, mask]], Background->None]]] İşte bunun ne işe yaradığına dair bir örnek. Gerçek görüntü: …

3
OpenCV ile sudoku ızgarasının hücreleri nasıl elde edilir?
Son birkaç gündür bir resimden sudoku ızgarası almaya çalışıyorum ve ızgaranın daha küçük karelerini elde etmek için uğraşıyorum. Aşağıdaki resim üzerinde çalışıyorum. Bir filtre filtresi ile görüntüyü işlemenin iyi olacağını düşündüm, ancak işe yaramadı ve her karenin her konturunu alamadım. Daha sonra teste uyarlanabilir eşik, otsu ve klasik bir eşik …

2
Görüntüdeki birden çok dikdörtgeni algılama
Bu resimdeki boru sayısını tespit etmeye çalışıyorum. Bunun için OpenCV ve Python tabanlı algılama kullanıyorum. Benzer soruların mevcut cevaplarına dayanarak, aşağıdaki adımları bulabildim Resmi aç Filtrele Kenar Algılama Uygula Kontür Kullan Sayıyı kontrol et Elle saydığımızda veya aldığımızda toplam boru sayısı ~ 909'dur . Filtreyi uyguladıktan sonra import cv2 import …

5
Biri biraz farklı kırpma / orana sahip olsa bile iki görüntünün “aynı” olduğunu nasıl tespit edebilirim?
İki farklı resmim var: 100 piksel veya 400 piksel ve 100 piksel genişlik veya 400 piksel Gördüğünüz gibi ikisi açıkça insan bakış açısıyla "aynı" dır. Şimdi programlı olarak aynı olduklarını tespit etmek istiyorum. Ben böyle denilen yakut mücevher aracılığıyla görüntü sihirli kullanıyorum rmagick: img1 = Magick::Image.from_blob(File.read("image_1.jpeg")).first img2 = Magick::Image.from_blob(File.read("image_2.jpeg")).first if …


3
OpenCV ile masa oyunu kartı resminden resim ayıklayın
Python'da, oyun kartının sadece resmi temsil eden kısmını çıkarmaya veya kırpmaya çalıştığım, her şeyi kaldıran küçük bir komut dosyası yazdım. Eşikleme için çeşitli yöntemler deniyorum ama oraya varamadım. Ayrıca, her zaman aynı konumda veya boyutta değil, her zaman sadece metin ve kenarlıkların olduğu dikdörtgen bir şekilde olduğu için, resmin konumunu …

1
OCR için temizlik resmi
OCR için görüntüleri temizlemeye çalışıyorum: (satırlar) Bazen görüntüyü daha fazla işlemek için bu satırları kaldırmam gerekiyor ve oldukça yakınlaşıyorum ama çoğu zaman eşik metinden çok fazla zaman alıyor: copy = img.copy() blur = cv2.GaussianBlur(copy, (9,9), 0) thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,30) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,9)) dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2) cnts …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.