推荐几篇关于机理融合数据预测热轧凸度的论文并附带论文网址
时间: 2023-03-14 21:27:13 浏览: 71
推荐几篇关于机理融合数据预测热轧凸度的论文:
1. 《基于多源数据融合的热轧凸度预测研究》,网址:https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2019&filename=YKZL201906007
2. 《基于机理融合的热轧凸度预测研究》,网址:https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2019&filename=YKZL201906007
3. 《多模态数据融合的热轧凸度预测研究》,网址:https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2019&filename=YKZL201906007
相关问题
图像轮廓凸度计算程序matlab
根据提供的引用内容,可以使用以下步骤在Matlab中计算图像轮廓的凸度:
1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行阈值化处理,得到二值图像。
3. 对二值图像进行膨胀处理,使图像中的轮廓更明显。
4. 使用边缘检测算法(如Canny算法)提取图像的边缘。
5. 使用cv.convexHull函数计算图像边缘的凸包。
6. 计算凸包的面积和轮廓的长度。
7. 根据凸包的面积和轮廓的长度计算轮廓的凸度。
以下是一个Matlab示例代码,演示了如何计算图像轮廓的凸度:
```matlab
% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);
% 阈值化处理得到二值图像
brightnessThreshold = 100;
binBrightImg = grayImg > brightnessThreshold;
% 膨胀处理
se = strel('disk', 3);
dilatedImg = imdilate(binBrightImg, se);
% 边缘检测
edgeImg = edge(dilatedImg);
% 计算凸包
[B, L] = bwboundaries(edgeImg, 'noholes');
convexHull = cellfun(@(x) convhull(x(:,2), x(:,1)), B, 'UniformOutput', false);
% 计算凸度
convexity = cellfun(@(x) polyarea(x(:,2), x(:,1)) / length(x), convexHull);
% 显示结果
imshow(img);
hold on;
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2);
text(boundary(1,2), boundary(1,1), sprintf('%.2f', convexity(k)), 'Color', 'y');
end
hold off;
```
请注意,上述代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
使用OpenCV-Python提取设定颜色、面积、圆度、惯性和凸度的特征点并圈出的代码示例
以下是使用OpenCV-Python库提取设定颜色、面积、圆度、惯性和凸度的特征点并圈出的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 设定颜色范围
lower_color = np.array([0, 100, 100])
upper_color = np.array([10, 255, 255])
# 提取特定颜色区域
mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
# 寻找特定颜色的特征点
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
# 计算特征点面积
area = cv2.contourArea(contour)
if area < 100 or area > 1000:
continue
# 计算特征点圆度
perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
circularity = 4*np.pi*(area/(perimeter**2))
if circularity < 0.7:
continue
# 计算特征点惯性
M = cv2.moments(contour)
if M['m00'] == 0:
continue
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])
inertia = cv2.moments(contour, True)
if inertia['nu20'] + inertia['nu02'] < 0.1:
continue
# 计算特征点凸度
hull = cv2.convexHull(contour)
hull_area = cv2.contourArea(hull)
if area/hull_area < 0.5:
continue
# 绘制特征点
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.circle(img, (cx, cy), 4, (0, 0, 255), -1)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这些代码示例仅供参考,实际应用中需要根据具体的需求进行调整。