经过分水岭算法，输出的markers图像中标记为-1的像素点即为瓜子对象的边缘，0、1都是背景，从数值2开始的值代表每一个瓜子。把每一个瓜子从原图里面抓取出来(没有了原图的背景)，在每一个瓜子的质心添加顺序号，再画出每一个瓜子的轮廓线，与人数出来的一个不差！机器视觉，确实很神奇！下图就是计算机自动数出来的瓜子数量。但走过的弯路
Watershed Algorithm(分水岭算法),顾名思义,就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象,那么那一定是水绕山,山围水的情形。当然在需要的时候,要人工构筑分水岭,以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山(plateaus)与水的界线,以及湖与湖之间的间隔或都是连通的关系,就是...
弄了快一周了,分水岭算法代码终于出来了,这个算法太有难度了,通过自己敲一遍后,终于明白了为什么这么多人可以不厌其烦的该进这样经典的算法,他们对算 法其实根本就没有改进和创新,只是对图像进展一些预处理和改变一下微分算子,其实最核心的还是分水岭算法本身,到至今为止我还没有看到有那篇论文能对分水 岭算法...
分水岭算法(watershed algorithm)在这方面往往是非常有效的。此算法可以将图像中的边缘转化成“山脉”,将均匀区域转化为“山谷”,这样有助于分割目标。 分水岭算法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极...
分水岭算法可以视为一种基于拓扑的方法,主要用于划分在高低差异(像素值)上的区域。算法的过程可以简单总结为以下几个步骤: 灰度化:将彩色图像转换为灰度图像。 平滑处理:通常需要对图像进行高斯模糊处理,以减轻噪声的影响。 梯度计算:计算图像的梯度以获取边缘信息。
2. 在一幅灰度图像中,使用阈值分割和形态学操作生成分水岭算法的标记图。计算不同阈值下分水岭分割的结果,并分析其对最终分割效果的影响。 3. 针对一张含有噪声的图像,应用高斯模糊去噪后再进行分水岭分割。比较去噪前后的分割结果,并量化去噪对分割效果的影响。 4. 使用分水岭算法对一幅医学图像进行细胞分割,计算...
一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法
Python 分水岭算法详解 1. 分水岭算法的基本原理 分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学分割方法,通常用于图像分割。它将灰度图像视为地形表面,其中高灰度值表示山峰,低灰度值表示山谷。算法的基本思想是通过“泛滥”过程来模拟水浸入的过程,从而找到分割的边界。 在泛滥过程中,水从局部最小值(即“盆地”)开始...
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