摘要:终于把这个Project弄完了。我采取的是Python的轻量级的图像处理插件PIL进行包括图像增强,图像分割等方面的处理。实验室采集的手背静脉图像低对比度低分辨率噪声非常大。整个处理过程包括预处理,ROI定位,以及后续处理,实验结果还算理想。 原始图片:(此图如有版权问题请与我联系)ROI:最后的细化结果: 网上有很多人采取的是Python与Opencv结合的方式进行数字图像的处理,更多的是直接使用matlab。由于我采用的是纯python语言,因此我做了很多PIL没有做到的但是Opencv做的事情。PIL是轻量级的Python Image 处理工具,用于专业的数字图像处理还是不怎么适合的,.
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摘要:转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/02/open_android_or_not.html满大街都在谈论Android。它是当红炸子鸡。许多人觉得,iPhone将受到它的强力挑战。我也曾经对它充满了期待,但是后来的事态发展,令我改变了看法。前几天,我就在网志上写了自己的担忧:“首先,Android应用程序只能用java语言开发,莫非所有的应用程序都运行在一个巨大的虚拟机上?(【更正】网友留言指出,2009年6月Android发布NDK工具包,支持C/C++语言编程,不过性能不如SKD工具包中的Java语言。 )其次,Google对Android采用了一
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摘要:转自:http://hi.baidu.com/hqwfreefly/blog/item/b4825619ae0f7c148618bf9b.html学习下参考:http://www.samontab.com/web/2010/04/installing-opencv-2-1-in-ubuntu/Step1.安装一些必须的依赖库sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasp
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摘要:图像轮廓单一像素化是许多图像处理中必不可少的一步,现在主流的方法都是基于旋转的。今天早上在床上躺了很久,我个人觉得单一像素化其实可以用动态规划结合欧几里德距离来解决的。 思想如下: 对于多个像素组成的边界,行逐一增加,对于每一元素计算当前的欧式距离之和并标记访问。不断向前计算,如果遇到了断点,就是不连续的情况,可以考虑跨行,这时要做个标记。 起点,最好选取该行单一像素点,多个像素点的化选取任意一个也可以的。 最终获得的最短路径的点集合像素值为1,其它的为0. 对于断点的话,要修正跨行路径,因为欧几里德距离只与相对距离有关,它没考虑离散的路径的具体走向。 这个问题是否可行,得看下具体的实现情况.
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