Làm thế nào để bạn lấy đầu vào dọc trong python?
Biểu mẫu xếp chồng lên nhau theo chiều dọc (trong đó đầu vào và nhãn được đặt chồng lên nhau, thay vì cạnh nhau) Tự mình thử » Bước 1) Thêm HTMLSử dụng một yếu tố để xử lý đầu vào. Bạn có thể tìm hiểu thêm về điều này trong hướng dẫn PHP của chúng tôiThêm đầu vào (có nhãn phù hợp) cho từng trường Thí dụ Họ Quốc gia Bước 2) Thêm CSSThí dụ/* Đầu vào kiểu */ /* Tạo kiểu cho nút gửi */ /* Thêm màu nền cho nút gửi khi di chuột qua */ Mẹo. Đi tới Hướng dẫn Biểu mẫu HTML của chúng tôi để tìm hiểu thêm về Biểu mẫu HTML Mẹo. Truy cập Hướng dẫn biểu mẫu CSS của chúng tôi để tìm hiểu thêm về cách tạo kiểu cho các phần tử biểu mẫu Áp dụng hai toán tử hình thái rất phổ biến (i. e. Giãn nở và Xói mòn), với việc tạo các hạt nhân tùy chỉnh, để trích xuất các đường thẳng trên trục ngang và dọc. Với mục đích này, bạn sẽ sử dụng các hàm OpenCV sau trong một ví dụ mà mục tiêu của bạn là trích xuất các nốt nhạc từ một bản nhạc Học thuyếtHoạt động hình tháiHình thái học là một tập hợp các hoạt động xử lý hình ảnh xử lý hình ảnh dựa trên các phần tử cấu trúc được xác định trước còn được gọi là hạt nhân. Giá trị của mỗi pixel trong ảnh đầu ra dựa trên sự so sánh giữa pixel tương ứng trong ảnh đầu vào với các pixel lân cận. Bằng cách chọn kích thước và hình dạng của hạt nhân, bạn có thể xây dựng một thao tác hình thái nhạy cảm với các hình dạng cụ thể liên quan đến hình ảnh đầu vào Hai trong số các hoạt động hình thái cơ bản nhất là giãn nở và xói mòn. Sự giãn nở thêm pixel vào ranh giới của đối tượng trong ảnh, trong khi sự xói mòn thì hoàn toàn ngược lại. Số lượng pixel được thêm vào hoặc loại bỏ tương ứng phụ thuộc vào kích thước và hình dạng của phần tử cấu trúc được sử dụng để xử lý hình ảnh. Nói chung, các quy tắc theo sau từ hai hoạt động này có như sau
Như có thể thấy ở trên và nói chung trong bất kỳ hoạt động hình thái học nào, phần tử cấu trúc được sử dụng để thăm dò hình ảnh đầu vào, là phần quan trọng nhất Phần tử cấu trúc là một ma trận chỉ bao gồm các số 0 và 1 có thể có bất kỳ hình dạng và kích thước tùy ý nào. Thông thường nhỏ hơn nhiều so với hình ảnh đang được xử lý, trong khi các pixel có giá trị bằng 1 xác định vùng lân cận. Pixel trung tâm của phần tử cấu trúc, được gọi là gốc, xác định pixel quan tâm - pixel đang được xử lý Ví dụ, hình dưới đây minh họa một phần tử cấu trúc hình thoi có kích thước 7x7 Phần tử cấu trúc hình kim cương và nguồn gốc của nó Một phần tử cấu trúc có thể có nhiều hình dạng phổ biến, chẳng hạn như đường thẳng, hình thoi, đĩa, đường tuần hoàn, hình tròn và kích cỡ. Thông thường, bạn chọn một thành phần cấu trúc có cùng kích thước và hình dạng như các đối tượng mà bạn muốn xử lý/trích xuất trong ảnh đầu vào. Ví dụ: để tìm các đường trong ảnh, hãy tạo phần tử cấu trúc tuyến tính như bạn sẽ thấy ở phần sau Mã sốMã hướng dẫn này được hiển thị các dòng bên dưới Bạn cũng có thể tải xuống từ đây void show_wait_destroy(const char* winname, cv. Mat img); int chính(int argc, char** argv) cout << "Không thể mở hoặc tìm thấy hình ảnh. \n" << endl; cout << "\nCac dung. " << argv[0] << " " << endl; show_wait_destroy("xám", xám); show_wait_destroy("nhị phân", bw); int ngang_size = ngang. cols/30; xói mòn (ngang, ngang, cấu trúc ngang, Điểm (-1, -1)); giãn nở (ngang, ngang, cấu trúc ngang, Điểm (-1, -1)); show_wait_destroy("ngang", ngang); int vertical_size = dọc. hàng/30; xói mòn (dọc, dọc, dọc Cấu trúc, Điểm (-1, -1)); dilate(dọc, dọc, dọc Cấu trúc, Điểm(-1, -1)); show_wait_destroy("dọc", dọc); show_wait_destroy("vertical_bit", vertical); show_wait_destroy("các cạnh", các cạnh); show_wait_destroy("giãn ra", các cạnh); trơn tru. copyTo(dọc, cạnh); show_wait_destroy("smooth - final", vertical); void show_wait_destroy(const char* winname, cv. Mat img) { Bạn cũng có thể tải xuống từ đây tổ chức nhập khẩu. opencv. caogui. CaoGui; tổ chức nhập khẩu. opencv. imgcodec. Imgcodec; tổ chức nhập khẩu. opencv. imgproc. Imgproc; public void run(String[] args) { Hệ thống. ngoài. println("Không đủ tham số. "); Hệ thống. ngoài. println("Các đối số của chương trình. [đường dẫn_hình ảnh]"); Mat src = Imgcodecs. imread(args[0]); Hệ thống. ngoài. println("Lỗi khi mở ảnh. " + args[0]); CaoGui. imshow("src", src); Imgproc. cvtColor(src, xám, Imgproc. COLOR_BGR2GRAY); showWaitDestroy("xám", xám); Cốt lõi. bitwise_not(xám, xám); Imgproc. AdaptiveThreshold(xám, bw, 255, Imgproc. ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc. THRESH_BINARY, 15, -2); showWaitDestroy("binary" , bw); Mat ngang = bw. dòng vô tính(); Thảm dọc = bw. dòng vô tính(); int ngang_size = ngang. cols()/30; Mat ngangStructure = Imgproc. getStructureElement(Imgproc. MORPH_RECT, Kích thước mới(horizontal_size,1)); Imgproc. xói mòn (ngang, ngang, cấu trúc ngang); Imgproc. mở rộng (ngang, ngang, cấu trúc ngang); showWaitDestroy("ngang", ngang); int vertical_size = dọc. hàng() / 30; Mat verticalStructure = Imgproc. getStructureElement(Imgproc. MORPH_RECT, Kích thước mới( 1,vertical_size)); Imgproc. xói mòn (dọc, dọc, dọc Cấu trúc); Imgproc. mở rộng (dọc, dọc, dọc Cấu trúc); showWaitDestroy("dọc", dọc); Cốt lõi. bitwise_not(dọc, dọc); showWaitDestroy("vertical_bit" , vertical); Imgproc. AdaptiveThreshold(dọc, cạnh, 255, Imgproc. ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc. THRESH_BINARY, 3, -2); |