1. 算法简介算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm, AOA)是一种根据算术操作符的分布特性实现全局寻优的元启发式优化算法。
乘除运算提高位置更新的全局分散性加减运算提高位置更新在局部区域的精确性于2021 年由 Abualigah 等人提出。具有收敛速度快，精度高等特点。2. 理论基础算法分为三步：
通过数学优化器加速函数选择优化策略探索阶
细化算法作为数学形态学在图像处理上的典型应用对应，可以求取图像基本形状特征，去除多余不相关数据。细化算法比较多，这里只对3种算法进行分析。1. 算法一：查询删除————————引自 吕凤军《数字图像处理编程入门》 对应3*3局部数据，有1）内部点不删 2）孤立点不删 3）直线端点不删 4）去除后连通域增加不删。 &n
细化算法它的原理也很简单： 我们对一副二值图像进行骨架提取，就是删除不需要的轮廓点，只保留其骨架点。假设一个像素点，我们定义该点为p1，则它的八邻域点p2->p9位置如下图所示，该算法考虑p1点邻域的实际情况，以便决定是否删除p1点。假设我们处理的为二值图像，背景为黑色，值为0，要细化的前景物体像素值为1。 算
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2023-12-19 19:22:15
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# 图像细化算法及其在Python中的应用
## 引言
图像细化算法是数字图像处理领域的一项重要技术，它可以将图像中的线条或边缘细化为单像素宽度，以提取图像中的关键特征或进行形状分析。图像细化在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域具有广泛的应用。本文将介绍图像细化算法的原理及其在Python语言中的实现。
## 图像细化算法原理
图像细化算法的基本原理是通过迭代操作将图像中的宽线条逐渐细化为单
原创
2023-11-16 07:14:29
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并行Zhang细化算法 和 FPA算法 ，的规则好像完全一样。// p9 p2 p3 // p8 p1 p4 // p7 p6 p5
原创
2022-07-20 19:22:18
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# 深度学习图像细化算法的实现指南
深度学习在图像处理中的应用越来越广泛，而图像细化是提高图像质量和可视化效果的重要步骤。本文将带领刚入行的小白通过详细的步骤和代码，了解如何实现深度学习图像细化算法。
## 总体流程
在开始之前，我们先梳理一下实现深度学习图像细化算法的整体流程。以下是每个步骤的介绍。
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 数据准备：收集
数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（像元），各点（像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些
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2023-10-31 13:28:34
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最近在实验室里遇到了一个问题，就是在有一张轮廓二值图的情况下，如何才能将轮廓进行细化，得到轮廓的骨架。效果如图：可以看到，右边图中的数字变瘦了，这就是细化算法的作用下面我们来讲一下，Thining-Algorithm的算法原理。一、八领域我们先来介绍一下，八领域这一个概念p9p2p3p8p1p4p7p6p5 如图，八领域是指包围了中心P1像素的八个像素点。在很多图像处理算法中，八领域的这
坐标为P(px,py)和Q(qx,qy)的两点间距离可以定义为几种形式，主要有三种形式：欧式距离(Euclidean distance)、城市距离(city block distance)D4和棋盘距离(chessboard distance)D8。 欧式距离被定义为： 城市距离D4被定义为： 棋盘距离D8被定义为：对于距离度量(D4/D8/DE)，Rosenfe...
原创
2021-09-13 21:28:47
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Hilditch 细化算法是经典的二值图像细化算法，然而，在网上却很难找到一个详细、正确的介绍和实现。可以找到一辆个 Hilditch 算法的C实现，但缺乏注释，代码可读性也很差。在期刊网上找到几篇论...
原创
2022-05-30 18:16:49
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在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的
图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization）的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为图象的中轴。 好的细化算法一定要满足：收敛性；保证细化后细线的连通性保持原图的基本形状减少笔画相交处的畸变细化结果是原图像的中心线细化的快速性和迭代次数少
我这是测试了两个人的代码，似乎有些区别的，第二篇作者贴出来的代码还存在一些bug，我简单修改了一下，实现的效果上似乎是有一下差别，后续看看论文再做评价。两个方法也都能满足一定的需求。参考blog： 在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinni
图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中，也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热，使得图像分割有了巨大的发展，本文为大家介绍深度学习中图像分割的经典算法。在近期雷锋网(公众号：雷锋网) GAIR 大讲堂上，来自浙江大学的在读博士生刘汉唐为等
尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
目标：
如何创建《项目“骨架”目录》
包含：项目文件布局、自动化测试代码，模组，以及安装脚本。
由于编写一个Python
文件可以作为
一个模块，
一个带__init__.py的目录算一个
包。
创建：第一步需要构架的项目文件框架如下： 第二步构建代码（Linux系统下的终端）： ~ $ mkdir -p pro
本章我们在学习一下基于索引表的细化算法。假设要处理的图像为二值图，前景值为1，背景值为0。索引表细化算法使用下面的8邻域表示法：一个像素的8邻域，我们可以用8位二进制表示，比如下面的8邻域，表示为00111000=0x38=56我们可以枚举出各种情况下，当前像素能否删除的表，该表大小为256。它的索引即为8邻域表示的值，表中存的值为0或1，0表示当前像素不能删除，1表示可以删除。deletemar
# Python细化
Python 是一种高级编程语言，具有简洁、易读和易学的特点。它以其灵活性和强大的功能集而受到广泛的欢迎。本文将带您深入了解 Python 的一些细节和高级功能。
## 1. 列表生成式
列表生成式是 Python 中一种简洁创建列表的方法。它允许您使用简洁的语法创建列表，而无需使用传统的迭代方法。
```python
# 普通方法
squares = []
for
原创
2023-07-22 16:46:11
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这一篇来讲五角星部分，diff算法最精华的内容： 子节点更新策略 一、经典的diff算法优化策略 四种命中查找：（按照顺序排列）（四个指针） 命中一种就不再继续往下命中判断了 如果当前没有命中，就继续往下命中判断 如果都没有命中，就只能用循环来寻找了 1. 新前与旧前 2. 新后与旧后 3. 新后与 ...
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2021-08-23 06:43:00
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《一线架构师实践指南》第三部分讲述的是ADMEMS方法体系中三个阶段的细化架构阶段（Refined Architecture）。原文对于细化架构的的初始简介是针对于概念架构而言的，他们分别是两个层次的行为，前者属于“概念层”的解决方案，而后者属于“规约层”的解决方案。这就注定了他们所针对的不同性。1细化架构 细化架构，顾名思义就是将架构进行细化。在架构设计时，我们需要通过架构视图作为分而治之
