交通標志識別(編輯修改稿)
2025-03-07 01:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 中最基本和應(yīng)用最廣泛的分割技術(shù)。它特別適用于目標和背景占據(jù)不同灰度級范圍的圖像。基本原理是：通過設(shè)定不同的特征閾值，把圖像象素點分為若干類。常用的特征包括：直接來自原始圖像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值變換得到的特征。為初步消除圖片中的噪音點，我們使用了闕值分割處理在實驗中我們選擇的是（ I ( i , j ) 150），即九宮格中五點為空閥值分割2023/3/5 星期五2023/3/5 星期五從多邊形區(qū)域內(nèi)部任意一個種子像素點出發(fā)，通過訪問其左、左上、上、右上、右、右下、下、左下這 8個鄰接點可以遍歷區(qū)域內(nèi)的所有像素點，該多邊形區(qū)域稱為八連通域。八連通域消除的算法就是基于此區(qū)域八連通域消除2023/3/5 星期五八連通域消除的算法有很多，現(xiàn)僅提供一種算法算法要求：本算法只針對左，左上，上，右上四點規(guī)則：1）當左，上同時有值時選擇其中較小的賦值2）當左上，右上同時有值時選擇其中較小的賦值3）當不屬于前兩種情況時，按左，左上，上，右上順序賦值（否則賦空值）在 matlab中提供了連通域消除函數(shù) IG = bwareaopen(G,10, 8)。在八連通域下，消除面積在十以內(nèi)的噪音2023/3/5 星期五2023/3/5 星期五邊緣檢測有很多種算子可以使用， Sobel算子，拉普拉斯高斯（
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