区域分割(分裂合并法)是机器视觉(Halcon)的第26集视频,该合集共计63集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
本文提出的快速图像区域分割算法FRISA(fast region-based image segmentation algorithm)基本思想如下:对于输入的原始图像,先转化至L*a*b*空间,抽取所有像素点的颜色、纹理、位置特征;把图像划分成图像块,分别求取各图像块所含所有像素点的各特征值的均值,以该均值作为各图像块的特征值;由图像块特征,自适应地确定恰当...
在一个自动驾驶的环境中;首先可以用区域分割识别出不同的道路元素(如行人、车辆、路标);然后通过盒子法确定这些元素的具体位置以及大小,进一步提升检测的效率以及精度。这并不意味着所有场景都需要两者结合。在某些情况下区域分割法可能就足够了,尤其是在需要精确标注以及细粒度分析得任务中。而盒子法,则更适用于实时...
在一定程度上区域生长和区域分裂合并算法有异曲同工之妙,互相促进相辅相成的,区域分裂到极致就是分割成单一像素点,然后按照一定的测量准则进行合并,在一定程度上可以认为是单一像素点的区域生长方法。 区域生长比区域分裂合并的方法节省了分裂的过程,而区域分裂合并的方法可以在较大的一个相似区域基础上再进行相似合并...
常见的基于区域的分割方法包括以下几种: 1.区域生长法(Region Growing):从某个起始点开始,不断地向周围生长,直到达到一定条件为止,例如颜色、纹理或灰度值等。这种方法需要手动选择起始点,并且计算复杂度较高。 2.分裂与合并法(Split andMerge):将整张图像看作一个区域,将其分割成若干个子区域,然后对相邻的区域...
Matlab-图像分割之区域生长法 区域增长是一种区域分割方法。假定区域的数目以及在每个区域中种子点的位置已知,则从该已知点开始,加上与已知点相似的邻近点形成一个区域。 (1)相似性准则可以是灰度级、彩色、组织、梯度或其它特性; (2)相似性的测度可以由所确定的阈值来判定。
区域分割 区域生长法 区域生长法 区域生长法的基本思想就是将具有相似性的像素集合起来形成一个区域。 具体做法就是,首先选择一个种子点,通过比较种子点邻域的相似性,将邻域中满足相似性准则的像素归入种子点所在的区域,然后将这新的像素点定为种子点,重复上述过程,直到没有满足相似性准则的新的邻域像素点产生为止。
1.基于区域的方法:通过利用图像中同一区域的均匀性来识别不同的区域。 2.基于边缘的方法:基本思路为先确定不同区域的边缘像素,然后将这些边缘像素连接起来,形成不同的分割区域。 二,区域分割方法 1.阈值分割 阈值分割主要运用于灰度图像的分割。如果一张灰度图中目标和背景之间的灰度值有差异,则可以通过阈值分割的...
(1) 开发了一个新的NIM模块,并展示了它在提高语义分割性能方面的有效性。 (2) 对不同形式的数据对语义分割网络的影响进行了广泛的研究。 (3) 提出的NIM-RTFNet在KITTI road基准上极大地减少了速度和精度之间的折衷。 图3 使用NIM进行可行驶区域分割和道路异常检测的网络架构 ...
Python图像分割之区域增长法a表示开始选取的生长点在生长的过程中每个生长点都将本身上下左右4个像素点和初试选取的生长点比较灰度值如果灰度值的差的绝对值在设定的阈值内则认为这些点是属于相同区域并将其合并否则将灰度差大于设定阈值的点删除重复检查区域内的像素点直到没有像素点可以合并位置 Python图 像分割之...