在opencv中,进行meanshift其实很简单,输入一张图像(imgProb),再输入一个开始迭代的方框(windowIn)和一个迭代条件(criteria),输出的是迭代完成的位置(comp )。 这是函数原型: int cvMeanShift( const void* imgProb, CvRect windowIn,CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp ) 但是当它用于跟踪时,这张输入...
OpenCV学习之图像的分割与修复详解 ⽬录 背景 ⼀、分⽔岭法 ⼆、GrabCut法 三、MeanShift法 四、MOG前景背景分离法 五、拓展⽅法 六、图像修复 总结 背景 图像分割本质就是将前景⽬标从背景中分离出来。在当前的实际项⽬中，应⽤传统分割的并不多，⼤多是采⽤深度学习的⽅法以达到更好的效果...
具体到本文的例子,纸张是白色,背景是浅黄带纹路,如果进行高斯滤波是显然不行的,这时候一个替代方案是可以考虑使用Mean Shift,Mean Shift的优点就在于如果是像背景桌面的浅色纹理,图像分割的过程中相当于将这些小的浮动过滤掉,并且保留相对明显的纸张边缘,结果如下: 原图 处理后 Meanshift的代码: 1image = cv2.pyrM...
http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=10&t=7790 4、视频跟踪方法 跟踪的方法我知道的有KLMAN滤波.粒子滤波.camshift.meanshift。 基于Mean Shift的阈值分割:http://www.codesoso.com/code/mean_shift.aspx http://arslan-ai.spaces.live.com/blog/cns!CAE7EF891A2218BA!123.entry 5、怎么访问...
就这样,meanshift 算法就把我们的窗口移动到图像中灰度密度最大的区域了。 39.2 OpenCV 中的 Meanshift 要在OpenCV 中使用 Meanshift 算法首先我们要对目标对象进行设置,计算目标对象的直方图,这样在执行 meanshift 算法时我们就可以将目标对象反向投影到每一帧中去了。另外我们还需要提供窗口的起始位置。在这里我们值...
图像分割 1.4.基于距离的分水岭分割流程 2.案例实战 2.1粘连对象分离与计数 void MyApi::Watershed_image_segmentation(Mat& image) { Mat gray, binary, shiffted; pyrMeanShiftFiltering(image, shiffted, 21, 51); imshow("shiftd", shiffted);
OpenCV中的Meanshift要在OpenCV中使用meanshift,首先我们需要设置目标,找到其直方图,以便我们可以将目标反投影到每帧上以计算均值偏移。我们还需要提供窗口的初始位置。对于直方图,此处仅考虑色相。另外,为避免由于光线不足而产生错误的值,可以使用**cv.inRange**()函数丢弃光线不足的值。import numpy as np import ...
【Python学习蝴蝶书】第九章 图像局部与分割7-均值漂移分割 均值漂移算法,是一个基于颜色的均值漂移聚类的相似算法。 在第十章会详细探讨均值漂移算法函数(cv2.meanShift),现在我们所需要知道的是均值漂移能沿时间轴找出颜色空间的峰值分布(或其他特征)。具体原理参见: 在python中对应的函数为cv2.pyrMeanShiftFiltering。
具体到本文的例子,纸张是白色,背景是浅黄带纹路,如果进行高斯滤波是显然不行的,这时候一个替代方案是可以考虑使用Mean Shift,Mean Shift的优点就在于如果是像背景桌面的浅色纹理,图像分割的过程中相当于将这些小的浮动过滤掉,并且保留相对明显的纸张边缘,结果如下: 原图 处理后 Meanshift的代码: 1image = cv2.pyr...
反向投影通常是彩色图像投影效果会比灰度图像效果要好,原因在于彩色图像带有更多对象细节信息,在反向投影的时候更加容易判断、而转为灰度图像会导致这些细节信息丢失、从而导致分割失败。最常见的是基于图像直方图特征的反向投影,正是因为直方图反向投影有这样能力,所以在经典的...