1. 为全局阈值T选择一个初始的估计值 2. 用T分割图像,产生两组像素:G1由大于T的像素组成,G2由小于T的像素组成 3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2 4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2) 5. 重复步骤2-4,直到连续迭代中的T值差小于一个预定义的参数ΔT 算法实现 1voidthreshold(short...
从最小灰度值到最大灰度值遍历t,当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2最大时t即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下理解:该式实际上就是类间方差值,阈值t分割出的前景和背景两部分构成了整幅图像,而前景取值u0,概率为w0,背景取值u1,概率为w1,总均值为u,根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀...
subplot(1,2,2),imshow(imt); %显示生成的分割的图像 kk= strcat('分割成',int2str(class_number),'类的输出图像'); title(kk);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %ImageSegmentation()函数:实现聚类分割图像%输入:file为灰度图像文件 cluster_n为聚类类别个数 o...
自动单阈值分割OTSU算法的C语言实现 下载积分:0 内容提示: 中国图象图形网 www.image2003.com OTSUC (文章来源: http://bbs.matwav.com/post/print?bid=6&id=393020) OTSU 的算法, 很好用, 好不容易才找到的。 /* OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值(用来转换灰度图像为二值图像) 的简单高效方法。下面...
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2、分类器实现图像分割 比如下面这幅图像,我们可以通过分类器实现白色、红色、黑色、和蓝色区域的一个阈值分割。首先要选定这些区域中的代表区域,然后进行训练,然后再识别。 算子说明: create_class_svm :创建svm分类器 add_samples_image_class_svm:增加样本 ...
使用阈值,再次二值化,得到标记 腐蚀得到每个Peak - erode 发现轮廓 – findContours 绘制轮廓- drawContours 分水岭变换 watershed 对每个分割区域着色输出结果 代码演示 新建一个项目opencv-0027,配置属性( VS2017配置OpenCV通用属性 ),然后在源文件写入#include和main方法 ...
由于各种原因所获取的医学图像不可避免地具有模糊、不均匀等特性,使用传统的图像分割方法[1-2](阈值分割、边缘检测、区域生长等)分割出的结果很难满足需求。如何在计算机的辅助下精确地分割出满足医学图像处理要求的结果,是图像处理中需要解决的关键问题。
阈值分割法简单、时间短且效率高,但是没有考虑图像的空间信息,对含噪声图像或灰度值不均匀的图像分割效果不好。 1.2边缘检测分割法 边缘检测分割法也是较早使用的方法,主要思想是通过检测图像灰度级或组成结构的突变部位确定边界,根据边界进一步分割图像。一般来说,图像边缘部分基本都是灰度值变化较大的区域。
4、图像分割: 图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。 (1)阈值分割(固定阈值分割、最优/OTSU阈值分割、自适应阈值分割); (2)基于边界分割(Canny边缘检测、轮廓提取、边界跟踪); ...