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我正在使用 YCbCr 颜色空间进行人脸检测。当我将它涂抹在人脸上时，会有表示鼻子、眼睛和嘴巴的间隙，最终的贴片看起来像(a)。为了消除这些差距，我应用了形态膨胀操作，得到了(b)中所示的结果图像，但我的要求是获得像(c)中所示的补丁。这意味着我想从处理过的补丁中移除外部轮廓。

谁能建议我如何去除这些外轮廓？

我有一个包含8 连接路径的 BW 图像

需要更改图像以使像素之间存在 4 连接，即可以遍历整个路径而无需对角线。

这个过程需要使用形态学操作来完成。

一个可能的输出是这个图像。4-连通路径

我正在做一个需要检测角落的图像处理项目。但是当我尝试使用corner函数检测角时，它会将小位移检测为角，如图所示。

我尝试了从 0 到 0.24 的不同阈值，但无法获得食物结果。

所以我正在考虑调整（重绘）这条线，使其成为连接这些点的直线

编辑1：

以下是完整尺寸的原始图像和输出图像：

我正在做一个 matlab 图像处理项目，它基本上从手绘电路图的图像中提取组件和连接。

在预处理并获得骨架图像后，我尝试使用霍夫变换来检测线条，以便识别角和连接路径。

这是代码：

这是我执行时得到的输入和输出：

我需要检测几乎水平或垂直的所有线段，具有最小长度，由于手绘性质而具有一些不规则性。

在给定的屏幕截图中，输出图像仅显示检测到的几条线，并且部分检测到了一些线。它实际上应该检测用于连接组件的所有电线

如何调整霍夫变换函数或使用任何其他方法来实现此要求？

我正在手动将 MATLAB 代码转换为 Python，但我被困在一行中。

MATLAB代码：

Python转换后的代码：

错误：

我该如何纠正？

我有这张图片：

有不同的形状，我想把每个形状都变成一个圆圈。每个圆必须有不同的半径，具体取决于形状的大小。我怎样才能做到这一点？使用形态学运算还是 Matlab 上有任何功能可以做到这一点？我使用函数 Regionprops 来检测每个单独的形状，然后我可以分别对每个区域进行操作。

我已经从输入图像中预置并创建了骨架图像。但我想不出找到角落的完美解决方案。我尝试使用霍夫变换来查找线，然后计算交点。但它不适用于给定的图像，因为线条不是完美的直线。

请有任何建议

我正在为我的 iOS 应用程序使用 openCV 框架。我正在尝试寻找占整个过程 53% 的形态学操作的优化。以下是形态学运算的代码：

如您所见，我正在应用腐蚀，然后是膨胀，这相当于关闭操作。我已经尝试使用 MorphologyEx 进行关闭操作；但是性能还是一样的（包含在上面的代码中）有没有更好的优化方法？

我在 OpenCV 中设计形态学操作。我试图模仿函数remove和bridgeMatlab 的 bwmorph。为此，我参考了 bwmorph.m 的函数定义，在那里我获得了用于删除和桥接的查找表数组。

在该步骤之后，Matlab 和 OpenCV 的过程相同。

问题是 Matlab 使用 512 元素（9 位）查找表方案，而 OpenCV 使用 256 元素（8 位）查找表方案，如何在 OpenCV 中使用 Matlab lutarray？

在做了一些研究后，我发现了这篇文章。

当他们说他们将图像从 0-512 “拆分”然后分成两部分时，他们是什么意思？

上述方法是否正确？有没有其他方法可以做到这一点？

有许多方法可以在二值图像上实现数学变形，例如 imerode 和 imdilate。它还用于在二进制图像上使用这个简单的操作来检测不同的对象/形状，但我现在面临的问题是应用这个简单的操作，即在灰度图像上腐蚀、膨胀和许多，而不将它们转换为二进制图像。

上面的代码是二进制数学变形我如何在灰度图像上实现相同的概念。

注意：如果您有任何关于灰度数学变形的资源，请提供或提供有用的链接