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codes_2Dskeleton 是用于生成的二维二值图像的形状骨架

于 2023-04-27 发布 文件大小:127.38 kB
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代码说明:

骨架旨在代表对象的一般形式的基于区域的形状特征提取。骨架 (即,从数字的二进制图像的骨架提取) 提供了基于区域的形状特征。它是在光栅矢量转换或在模式识别中常用的预处理操作。有三种主要的骨架提取方法: 检测脊的边界点,距离图计算由边界点,生成的 Voronoi 图和逐层侵蚀称为细化。在数字空间中,可以提取只有一个近似"真正的骨架"。有两个要求必须遵守: 拓扑 (为了保留原始对象的拓扑),几何 (强迫正在包括、 旋转、 平移和缩放的最重要的几何变换下的不变性与对象的"骨架") 这个代码可以帮助您生成的二维二值图像的形状骨架

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    简单的讲,所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性,就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中),否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数,这种情况下叫作样条拟合。-Simply speaking, the so-called fitting refers to a function known to a number of discrete function values (f1, f2, ..., fn), by adjusting the number of undetermined coefficient function f (λ1, λ2, ..., λ3), makes the function and known points of difference (least squares significance) the smallest. To be determined if the function is linear, is called linear regression or linear regression (mainly in the statistics), otherwise known as non-linear fitting, or nonlinear regression. Expressions can also be a sub-function, this case is called spline fitting.
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