本文主要介绍基于基于距离变换+分水岭算法实现粘连物体的分割与计数方法,并对比Halcon与OpenCV实现差异。 背景介绍 在实际的视觉应用场景中,我们常常会遇到物体/元件的计数问题,而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连,对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法...
图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个(N)个cluster集合,I每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习算法和无监督学习算法,图像分割的算法多数都是无监督学习算法。---KMeans 距离变换与分水岭介绍 距离变换 距离变换常见算法有两种 不断膨胀/ 腐蚀得到 基于倒角距离 分水岭变换 分水岭变换常见的...
使用OpenCV函数cv::watershed来将图像中的物体与背景隔离。 理论: cv::watershed 函数是 OpenCV 库的一部分,它是一个流行的用于计算机视觉的 C++ 库。该函数用于基于分水岭算法进行图像分割。以下是该函数的参数简要说明: image: 此参数表示将应用分水岭算法的输入图像。通常,这是一幅灰度图像,算法将根据强度差异对...
/***基于距离变换和分水岭的图像分割***/#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){cv::Matsrc=cv::imread("rec_cir.png");cv::namedWindow("in",cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("in",src);//将背景提取,变为黑色for(introw=0;row<src.rows;...
分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征。其他图像分割方法,如阈值,边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念,彼此像素...
分水岭分割将图像视为地形,像素值表示海拔高度。距离变换能突出图像中的物体轮廓。这种分割方法首先对图像进行预处理。然后通过计算距离,为后续分割提供基础。分水岭算法会寻找图像中的局部极小值点。距离变换的结果影响着分水岭的划分。分割过程中,水从极小值点开始逐渐淹没地形。基于距离变换可以更准确地确定分水岭的...
常见的分水岭算法是基于浸泡理论实现的 API 距离变换API cv::distanceTransform(InputArray src,OutputArray dst,OutputArray labels,int distanceType,int maskSize,int labelType=DIST_LABEL_CCOMP) distancdType=DIST_L1/DIST_L2 maskSize=3x3最新的可以5x5,推荐3,3 ...
分水岭算法:需要进行预处理,设置markers来指导算法识别前景物体、未知区域和背景。有时可能出现难以分割的情况。 均值漂移滤波:使用cv2.pyrMeanShiftFiltering进行滤波操作,抹除物体内部的纹理,以便于阈值处理和距离变换得到更好的结果。通过以上步骤,可以有效地实现粘连物体的分割与计数,提高计数的准确性。0...
二、距离变换与分水岭 OpenCV—Python 分水岭算法图像分割 距离变换常见算法有两种 不断膨胀/ 腐蚀得到 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 基于浸泡理论实现 步骤 将白色背景变成黑色-目的是为后面的变换做准备 使用filter2D与拉普拉斯算子实现图像对比度提高,sharp(锐化) ...
分水岭算法实例应用,可以用于平面内多种形状不规则产品的分离、计数、定位等。 1)图像的载入和初始化设置 dev_close_window() read_image (Image, ‘E:/图像处理/halcon学习/练习/images/硬币.jpg’) get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window (10, 10, Width2, Height2, ‘black’, Windo...