区域增长算法的基本思想:先选择一个种子区域(通常为一个像素或一些像素点),认为这个种子区域是在被分割的对象范围之内。所选种子区域的邻域像素会被计算从而决定它是否包含在该种子区域里。如果根据某种准则,种子区域的邻域像素应该包含进来,则该邻域像素会被包含到种子区域中去,然后判断下一个像素点,最终种子区域会越...
区域增长函数: 代码语言:javascript 复制 voidRegionGrow(cv::Mat&grayImage,Point2i pt,int th){Point2i ptGrowing;//待生长点位置int nGrowLable=0;//标记是否生长过int nSrcValue=0;//生长起点灰度值int nCurValue=0;//当前生长点灰度值//matDst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); //创建一个...
其二,进行鼠标事件的检测,当鼠标右键按下时,清空Mat类型的全局变量Region_Growing_Map(区域增长图),也就是清空之前点击的所有种子。 当鼠标左键按下时,在窗口2中绘制出红色种子,然后对该种子进行区域增长。 区域增长函数: void RegionGrow(cv::Mat& grayImage, Point2i pt, int th) { Point2i ptGrowing; /...
算法思想:首先根据点的曲率进行由小到大的排序,然后将曲率最小的点设为初始种子点,这样算法就会从场景中最平滑的区域开始,可以减少分割数。然后对于满足阈值(曲率和相邻法线夹角)的点继续加入seed队列来判断,直到一个seed队列全部判断清空,这意味着一块区域分割完毕。按照曲率顺序选择未判断的点开始新seed队列,重复以上...
(1)八叉树算法的高效利用,分割过程与传统算法相比较耗时最小。采用八叉树的好处有以下三点: 1)体素的数量比点数量明显要小,从而大大加快区域增长过程。 2)基于邻域计算法向量有助于避免对初始数据点的大量的最近邻搜索。 3)体素网格本身具有一种内在的空间结构,从而允许快速和容易寻找相邻的体素。
区域增长法是一种已受到计算机视觉界十分关注的图像分割方法。它是以区域为处理对象的,它考虑到区域内部和区域之间的同异性,尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一。这样就可以更好地分辨图像真正的边界。 2 举例 下面我们通过一个例子来进行详细的解释。
区域增长法是其中一种常用的平面分割方法,它通过计算点云中点与其邻域点之间的差异来判断是否属于同一平面,并将属于同一平面的点划分为一个区域。 一、区域增长法的原理 区域增长法是一种基于种子点的迭代算法,通过不断扩散种子点周围的邻域点,将属于同一平面的点合并为一个区域。其基本原理如下: 1. 随机选择一个...
实例9:opencv区域增长算法分割JPG图像并显示保存 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include <iostream> #include "math.h" using namespace cv; using namespace std; Point recent_Point, recent_Point1; ...
图像区域增长分割算法思想或实现步骤。相关知识点: 试题来源: 解析 正确答案:答:1)根据图像的不同应用选择一个或一组种子,它或者是最亮或最暗的点,或者是位于点簇中心的点。 2)选择一个描述符(条件)。 3)从该种子开始向外扩张,首先把种子像素加入结果集合,然后不断将与集合中各个像素连通、且满足描述符的...
基于区域增长的点云分割方法是一种常见的点云分割算法,其通过根据一组特定的准则将相邻点合并成区域,从而实现点云的分割。 算法流程 基于区域增长的点云分割算法主要包括以下几个步骤: 步骤一:点云预处理 在进行点云分割之前,通常需要对点云数据进行预处理。预处理包括点云滤波、降采样、法向量计算等操作,以提高...