当分割金字塔缩放层数为0时表示直接在整个原始图像时进行均值平移分割。函数最后一个参数表示算法迭代停止的条件,该参数的数据类型是TermCriteria,该数据类型是OpenCV 4中用于表示迭代算法终止条件的数据类型,在所有涉及到迭代条件的函数中都有该参数,用于表示在满足某些条件时函数将停止迭代并输出结果。TermCriteria变量可以通...
OpenCV图像分割算法详解 1. OpenCV图像分割的概念 图像分割是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在将图像划分为多个具有独特特性的区域。这些区域可以是目标或背景,通常基于颜色、亮度、纹理等特征进行区分。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了多种图像分割算法,帮助开发者实现高效的图像处理任务。 2. OpenCV中常用的图...
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>usingnamespacecv;/// 全局变量定义及赋值intthreshold_value=0;intthreshold_type=3;;intconstmax_value=255;intconstmax_type=4;intconstmax_BINARY_value=255;Mat src,src_gray,dst;c...
print(ret) markers = markers + 1 #OpenCV 分水岭算法对物体做的标注必须都 大于1 ,背景为标号 为0 因此对所有markers 加1 变成了 1 - N #去掉属于背景区域的部分(即让其变为0,成为背景) # 此语句的Python语法 类似于if ,“unknow==255” 返回的是图像矩阵的真值表。 markers[unknow==255] = 0 #...
3. opencv有关函数的用法 二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1. 分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不...
OpenCV提供了一种流行的图像分割算法——GrabCut算法的实现。GrabCut是一种复杂且计算量大的算法，但它通常会得到非常准确的结果。该算法特别适合提取图像中的前景对象，例如，将目标对象从一张图片剪切并粘贴到另一张图片中。2.图像分割实战 cv::grabCut函数的使用方法非常简单，只需要输入一个图像并将其中的一些...
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多用于图像处理和分析的功能 基于阈值的分割:这种方法使用像素值或颜色信息将图像分割成不同区域。例如,可以使用cv::threshold()函数进行全局阈值处理,或者使用cv::adaptiveThreshold()函数进行自适应阈值处理。 基于边缘检测的分割:通过检测图像中的边缘来实现分割。例如,可以使用...
本次我们来看图像分割,同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则,将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程,它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法,其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法,分水岭算法因实现方便,已经在医疗图像,模式识别等领域得到了广泛的应用...
基于opencv的Canny边缘检测示例如下代码所示。 importnumpyasnp importcv2 frommatplotlibimportpyplotasplt img = cv2.imread('kobe.jpg',0) edges = cv2.Canny(img,40,80) plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks...