所以，我正在尝试实现霍夫变换，这个版本是基于次要属性的一维版本(它的所有暗淡减少到1暗淡优化)版本。附上我的代码，带有示例图像...输入和输出。明显的问题是我做错了什么。我已经三次检查我的逻辑和代码，它看起来也不错我的参数。但显然我遗漏了什么。注意红色像素点应该是椭圆中心，蓝色像素点是要去除的边缘(属于符合数学方程的椭圆)。此外，我对openCV/matlab/ocatve/等不感兴趣。使用(没有反对他们)。非常感谢!varfs=require("fs"),Canvas=require("canvas"),Image=Canvas.Image;varLEAST_REQUIRED_DIS
我最近申请了一份工作，收到了一个hackerrank考试，有几个问题。其中一个是霍夫曼解码算法。有类似问题可用here这比我能更好地解释格式。实际任务是接受两个参数并返回解码后的字符串。第一个参数是代码，它是一个字符串数组，如:["a00","b101","c0111","[newline]1001"]这就像:单个字符，两个制表符，霍夫曼代码。由于黑客排名的设置方式，换行符被指定为这种格式。第二个参数是要使用代码解码的字符串。例如:101000111=bac这是我的解决方案:functiondecode($codes,$encoded){$returnString='';$codeAr
我需要检测图表上的x轴和y轴。现有的PHP库无法检测线，因为此过程需要霍夫变换方法(如果我错了，请纠正我)有没有办法使用PHP检测有/没有霍夫变换的轴。图表示例: 最佳答案 我认为，如果目标只是检测轴，则更简单的方法是使用形态学操作(使用霍夫变换可能对计算要求很高，而且可能无法处理如此多的“噪声”)。我宁愿使用GNUoctave执行图像处理操作，而不是通过php前端提供结果。开始的可能代码可能是(例如检测原点和最大值-过滤最小x、最大x、最小y、最大y以获得角点):I=rgb2gray(imread('iEth9.jpg'));I=
我正在研究霍夫曼编码程序，我快完成了，但我陷入了无限递归循环。有谁知道这是哪里出了问题？这是我遇到的错误:Exceptioninthread"main"java.lang.StackOverflowErroratsun.nio.cs.SingleByteEncoder.encodeLoop(SingleByteEncoder.java:130)atjava.nio.charset.CharsetEncoder.encode(CharsetEncoder.java:544)atsun.nio.cs.StreamEncoder.implWrite(StreamEncoder.java:25
如何实现Houghtransform在文字图片上？我正在寻找伪代码(最终这将在java中)。这里是一些背景信息:给定一幅图像，确定一条线的方程y=mx+b。通常，霍夫变换以极坐标表示，例如Rho=y*sin(theta)+x*cos(theta)。(我不太确定X和Y值对应于图像)。我们只对Rho和theta值感兴趣并绘制它们。累加器中有很多点的位置(我知道一些实现，而不是执行)被认为是一条线。我不明白的问题是如何找到用于更新累加器的rho和theta。 最佳答案 ThesimplestcaseofHoughtransformisth
功能实现：利用cv.HoughLines寻找图像中霍夫直线，然后用cv2.line绘制红色的直线。拓展：计算整幅图像的平均灰度值，以及经过筛选的霍夫直线的平均灰度值，并进行比较。目录一、效果图以及参数讲解 二、图解霍夫直线的返回参数三、源码（包含注释）四、拓展一、效果图以及参数讲解 图1原图 图2边缘处理后的图像图3绘制红色霍夫直线的图像 lines=cv2.HoughLines(image_edge,1,np.pi/180,180)image_edge：经过图像边缘处理后的图像1：像素之间的距离为1np.pi/180：直线角度范围，2pi/(pi/180)=360°180：一条预选直线上的
Aquicktutorialongeneratingahuffmantree对哈夫曼树感到困惑。在上面那个链接的末尾附近，它显示了剩下2个元素的树，然后是完整的树。我对它的分支方式感到困惑。霍夫曼树是否需要特定的分支方式？例如，57:*及其右子节点35:*向右分支。会不会是左边有35个分支，右边有22个分支？此外，为什么22:*不与15:4配对-它只是与20:5配对以创建一棵新树。从最初的观察来看，这棵树似乎不需要平衡或有任何特定的顺序，除了叶子的频率加起来等于父节点的值。两个人用相同的数据创建霍夫曼树最终会得到不同的编码值吗？ 最佳答案
来源：《OpenCV3编程入门》，怀念毛星云大佬🕯️说明：本系列重点关注各种图像变换方法的原理、作用和对比图像变换图像变换(imagetransfrom),即将一幅图像转变成图像数据的另一种表现形式。变换最常见的例子就是傅里叶变换(Fouriertransform),即将图像转换成源图像数据的另一种表示形式。这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式，但是新图像的每个单独像素表示原始输出图像的频谱分量，而不是通常所考虑的空间分量。基于OpenCV的边缘检测边缘检测的一般步骤【第一步】滤波边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶异数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器來改善与
我在OpenCV(c++)中实现了霍夫线变换，我在霍夫空间中得到了奇怪的伪像。下图显示了霍夫空间。距离rho在行中描绘，而180列表示从0到179度的角度。如果放大第45列和第135列，您会看到一条垂直线，其中有交替的暗像素和亮像素。http://imgur.com/NDtMn6S对于较高的阈值，可以很好地检测到栅栏线，但当我降低阈值时，在最终图片中可以将伪影视为45°或135°旋转线:Detectedlinesformediumthreshold起初我认为这是我实现霍夫线方法的错误，但使用OpenCV的霍夫线方法得到了类似的中等阈值线。我在使用Canny而不是Sobel时也遇到了同样
templatevoidhuffman(MinHeap*>heap,intn){for(inti=0;i*first=heap.pop();TreeNode*second=heap.pop();TreeNode*bt=newBinaryTreeNode(first,second,first.data,second.data);heap.push(bt);}}在我的FundamentalsofDataStructuresinC++教科书，它给出了霍夫曼编码的2页定义，以及上面的代码。对我来说，这本书不够详细，所以我进行了谷歌搜索，了解了霍夫曼编码的过程是如何工作的。教科书声称在上面代码的
