Matlab图像边界追踪与轮廓提取技巧

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0 下载量 134 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息: "boundaries.rar文件中包含了一个Matlab函数文件boundaries.m，该文件主要用于图像处理领域，特别是图像区域的边界追踪和轮廓提取。边界追踪是一种计算机视觉技术，用于在数字图像中找到物体的边界或轮廓。Matlab环境下提供的boundaries.m函数能够执行这一操作，并返回一个矩阵，该矩阵包含了边界点的位置索引。这对于图像分析、目标识别、模式识别等应用场景非常有用。" 从标题中我们可以提取以下知识点： 1.边界追踪法：这是一种用于图像处理的算法，其核心思想是沿着图像中的边界连续追踪并记录边界点的位置，以提取出感兴趣的物体轮廓。边界追踪法可以有效地用于图像分割和特征提取。 2.图像轮廓提取：在图像处理中，轮廓提取是指从数字图像中识别出对象的外形和边界的处理过程。这通常是为了进一步的图像分析、目标检测或特征识别等目的。 3.索引矩阵：在Matlab中，索引矩阵通常是一个数组，它记录了某个数据集中的元素在另一个数据集中的位置。在边界点对应位置索引矩阵中，可能包含了边界点的行列坐标，用于方便地访问图像中特定的像素点。 从描述中我们可以进一步了解： 1.函数文件的作用：boundaries.m函数的主要功能是实现边界追踪，即在图像中自动识别和提取物体的边界。该函数能够返回一个包含边界点索引的矩阵。 2.图像处理中边界提取的重要性：边界提取是图像处理的重要组成部分，它帮助计算机理解图像中的物体结构，为后续的图像分析和识别任务奠定基础。 结合标签信息，我们可以看到： 1.Matlab在边界追踪中的应用：Matlab作为一种强大的数学计算和编程工具，在图像处理领域有着广泛的应用。通过编写特定的函数，Matlab可以轻松实现边界追踪等图像分析技术。 2.图像区域与边界的关系：在图像处理中，区域通常指的是图像中具有相似特征（如颜色、纹理）的像素集合，而边界则是这些区域的分界线。边界提取实际上是从图像中分离出这些区域的关键步骤。 关于压缩包子文件的文件名称列表中的两个文件： 1.boundaries.m：这是主要的Matlab函数文件，它包含了边界追踪算法的实现代码。开发者和工程师可以调用这个函数进行图像的边界提取。 ***.txt：这个文本文件可能是一个说明文档或者是来源链接，用来提供boundaries.m函数文件的相关信息或背景。PUDN是一个常见的软件资源网站，用户可以在此找到各类编程资源。 总结以上知识点，boundaries.rar压缩包内提供的Matlab代码文件，使得研究人员和工程师可以方便地利用边界追踪技术来提取图像中的轮廓和区域边界。这对于进行图像分析和后续处理具有重要意义。而提供的***.txt文件可能是辅助了解该函数的具体使用或背景的文档。

boundaries.rar_boundaries_boundary tracing_轮廓提取_轮廓跟踪_边界追踪法

2022-07-14 上传
利用边界追踪法对图像进行轮廓提取，此函数文件得到的是边界点对应位置索引矩阵

boundaries.zip_boundaries matlab_matlab boundaries_matlab 边缘_

2022-07-15 上传
总的来说，"boundaries.zip_boundaries"提供的MATLAB代码提供了一种有效的边缘检测方法，其优点在于能够准确地检测图像边缘并保持细节。对于想深入理解边缘检测或者在MATLAB中实现自定义边缘检测算法的用户来说，这...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

2023-07-09 上传
- self.learning_rate_boundaries：学习率变化的边界，根据配置文件中的50000和75000来设置。 - self.max_iter：最大迭代次数，设置为10000。 - self.test_iter：测试迭代次数，设置为5000。 - self.disp_iter：显示...

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B，所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传
这段代码定义了一个 GATrainer 类，用于训练图像转换模型 CycleGAN 中的生成器模型 g_A。在初始化函数中，它使用 PaddlePaddle 框架的 fluid.default_main_program() 函数克隆默认的主程序，并使用 with fluid....

import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage import img_as_float # 定义超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 A 和 B img_a = cv2.imread('img_a.jpg') img_b = cv2.imread('img_b.jpg') # 对图像 A 进行超像素分割，并获取每个超像素块的像素范围 segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5) pixel_ranges = [] for i in range(num_segments): mask = (segments_a == i) indices = np.where(mask)[1] pixel_range = (np.min(indices), np.max(indices)) pixel_ranges.append(pixel_range) # 将像素范围应用到图像 B 上实现超像素分割 segments_b = np.zeros_like(segments_a) for i in range(num_segments): pixel_range = pixel_ranges[i] segment_b = img_b[:, pixel_range[0]:pixel_range[1], :] segment_b = torch.from_numpy(segment_b.transpose(2, 0, 1)).unsqueeze(0).float() segment_b = F.interpolate(segment_b, size=(img_b.shape[0], pixel_range[1] - pixel_range[0]), mode='bilinear', align_corners=True) segment_b = segment_b.squeeze(0).numpy().transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8) gray = cv2.cvtColor(segment_b, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, mask = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) segments_b[np.where(mask)] = i # 可视化超像素分割结果 fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_a, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_a)) ax = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_b, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_b)) plt.axis("off") plt.show()，上述代码中segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5)出现错误：ValueError: Cannot convert from object to float64.

2023-05-30 上传
from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage import img_as_float # 定义超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 A 和 B img_a = cv2.imread('img_a.jpg') img_b = cv2.imread('img_b.jpg'...

class WorldEnv: def __init__(self): self.distance_threshold = 0.01 self.action_bound = 1 self.goal = None self.state = None self.path = [] self.success_rate = [] self.obstacles = [((2, 2), (3, 3)), ((0, 4), (3, 5)), ((4, 1), (5, 4))] self.obstacle_margin = 0.3 def reset(self): self.goal = np.array([5, 5]) self.state = np.array([1, 1], dtype=np.float64) self.start = np.array([1, 1]) self.count = 0 self.path = [self.state.tolist()] return np.hstack((self.state, self.goal)) def step(self, action): action = np.clip(action, -self.action_bound, self.action_bound) x = max(0, min(5, self.state[0] + action[0])) y = max(0, min(5, self.state[1] + action[1])) self.state = np.array([x, y]) self.count += 1 dis = np.sqrt(np.sum(np.square(self.state - self.goal))) reward = -1.0 if dis > self.distance_threshold else 0 if dis <= self.distance_threshold or self.count == 50: done = True else: done = False return np.hstack((self.state, self.goal)), reward, done 修改代码，让智能体如果下一步动作后距离障碍物的边界或地图边界小于0.3，或处于障碍物中，或动作序列超过50，奖励-1，结束动作序列，返回初始状态。如果智能体到达目标或距离目标小于0.01，奖励1，结束动作，返回初始状态

2023-07-10 上传
修改后的代码如下： ```python import numpy as np ...另外，我还添加了 `is_outside_boundary` 方法，用于判断智能体是否超出地图边界。 请注意，这只是一种修改方案，具体如何修改代码取决于您的需求和设计。

class MainLoop(MainLoopBase): def __init__(self, cv, config): """ Initializer. :param cv: The cv fold. 0, 1, 2 for CV; 'train_all' for training on whole dataset. :param config: config dictionary """ super().__init__() self.use_mixed_precision = True if self.use_mixed_precision: policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16') mixed_precision.set_policy(policy) self.cv = cv self.config = config self.batch_size = 1 self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first'

2023-07-09 上传
接下来，初始化了一些训练过程中的参数，如batch_size、learning_rate、learning_rates、learning_rate_boundaries、max_iter等。这些参数用来控制训练过程中的学习率、迭代次数、显示间隔、保存模型间隔等。 最后...

skimage.segmentation的mark_boundary如何画方框计算长宽

2023-05-24 上传
`skimage.segmentation.mark_boundary`函数是用来在图像上标记出分割边界的，它并不会画方框或计算长宽。如果您想要画方框并计算长宽，可以使用下面的代码： ```python import numpy as np import matplotlib....

args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show()保存超像素识别结果

2023-06-08 上传
plt.imsave(os.path.join("segmented_images", "superpixel_boundaries.png"), mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) # loop over the unique segment values for (i...

from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 import os # args args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 # apply the mask to the image masked_image = np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0) # save the masked image as a file filename = os.path.join(r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\run-images2\030", "segment_%d.png" % i) cv2.imwrite(filename, masked_image) # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0)保存超像素识别结果图像

2023-06-08 上传
plt.imsave(os.path.join("segmented_images", "superpixel_boundaries.png"), mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) # loop over the unique segment values for (i...
钱亚锋
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