代码解释: private Mat clearLiuDing(Mat img) { final int x = this.liuDingSize; Mat jump = Mat.zeros(1, img.rows(), CV_32F).asMat(); CoreFunc.showImage("test", jump); System.err.println("图像总行数:"+img.rows()); for (int i = 0; i < img.rows(); i++) { int jumpCount = 0; for (int j = 0; j < img.cols() - 1; j++) { if (img.ptr(i, j).get() != img.ptr(i, j + 1).get()) jumpCount++; } System.err.println("总数:"+jumpCount); System.err.println("第"+i+"行"); byte[] bt=Convert.getBytes((float) jumpCount); System.err.println("test:"+bt.length); //指定矩阵行的指针 BytePointer bp= jump.ptr(i); CoreFunc.showImage("test", jump); // bp.put(bt); System.err.println("test:end"); } for (int i = 0; i < img.rows(); i++) { if (Convert.toFloat(jump.ptr(i)) <= x) { for (int j = 0; j < img.cols(); j++) { img.ptr(i, j).put((byte) 0); } } } return img; }
时间: 2024-02-14 19:22:50 浏览: 30
这段代码是用来清除车牌图像中的柳钉部分。主要思路是计算每行相邻像素值不同的次数,如果小于等于指定的柳钉大小,则将该行的像素值全部设为0。具体解释如下:
1. 首先定义柳钉大小x,即相邻像素值不同的次数小于等于x的行被认为是柳钉。
2. 创建一个大小为[1, img.rows()]的浮点型矩阵jump,用来保存每行相邻像素值不同的次数。
3. 遍历图像的每一行,计算相邻像素值不同的次数jumpCount,将其保存到jump矩阵中对应行的位置。
4. 如果jump矩阵中该行的值小于等于柳钉大小x,则将图像该行的像素值全部设为0。
5. 返回处理后的图像。
此外,代码中还涉及了一些Mat和BytePointer等OpenCV的数据类型和操作,用来访问和修改图像数据。
相关问题
代码解释: 算法原理: private Mat clearLiuDing(Mat img) { final int x = this.liuDingSize; Mat jump = Mat.zeros(1, img.rows(), CV_32F).asMat(); CoreFunc.showImage("test", jump); System.err.println("图像总行数:"+img.rows()); for (int i = 0; i < img.rows(); i++) { int jumpCount = 0; for (int j = 0; j < img.cols() - 1; j++) { if (img.ptr(i, j).get() != img.ptr(i, j + 1).get()) jumpCount++; } System.err.println("总数:"+jumpCount); System.err.println("第"+i+"行"); byte[] bt=Convert.getBytes((float) jumpCount); System.err.println("test:"+bt.length); //指定矩阵行的指针 BytePointer bp= jump.ptr(i); CoreFunc.showImage("test", jump); // bp.put(bt); System.err.println("test:end"); } for (int i = 0; i < img.rows(); i++) { if (Convert.toFloat(jump.ptr(i)) <= x) { for (int j = 0; j < img.cols(); j++) { img.ptr(i, j).put((byte) 0); } } } return img; }
算法原理:
1. 首先定义柳钉大小x,即相邻像素值不同的次数小于等于x的行被认为是柳钉。
2. 创建一个大小为[1, img.rows()]的浮点型矩阵jump,用来保存每行相邻像素值不同的次数。
3. 遍历图像的每一行,计算相邻像素值不同的次数jumpCount,将其保存到jump矩阵中对应行的位置。
4. 如果jump矩阵中该行的值小于等于柳钉大小x,则将图像该行的像素值全部设为0。
5. 返回处理后的图像。
具体实现过程:
1. 声明柳钉大小x和一个浮点型矩阵jump,其中矩阵的列数为img的行数。
2. 遍历img的每一行,计算相邻像素值不同的次数,将其保存到jump矩阵中对应行的位置。
3. 遍历jump矩阵的每一行,如果该行的值小于等于柳钉大小x,则将img该行的所有像素值设为0。
4. 返回处理后的图像。
此算法主要是用来去除车牌图像中柳钉的部分。
解释代码clusterAssment = np.mat(np.zeros((m, 2)))
此段代码定义了一个名为clusterAssment的Numpy矩阵,该矩阵的行数为数据集的样本数m,列数为2。
np.zeros((m, 2))创建了一个m x 2的全0矩阵,而np.mat函数则将其转化为Numpy矩阵。结果是一个m行2列的全0矩阵。
这个矩阵用于存储每个样本的聚类分配结果(簇指派结果),其第一列用于存储簇索引值,第二列用于存储该点与簇质心的平方误差。在K-means聚类中,可以使用平方误差来衡量聚类的好坏,即将数据点分配到最小距离的簇中的平均距离的平方(SSE)。