4、用标记图和原图,利用opencv的watershed对图像进行切割。 源代码class WatershedSegment{private: cv::Mat markers; public: void setMarkers(const cv::Mat &image){ image.convertTo(markers,CV_32S); } cv::Mat process(const cv::Mat &image) { // Apply watershed cv::watershed(image,markers); mark...
GrabCut算法,由Carsten Rother、Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake在2004年提出,是一种高效的交互式图像分割方法。本文将详细介绍如何在Python中使用OpenCV库实现GrabCut算法进行人像分割。 环境准备 首先,确保你的Python环境中安装了OpenCV库。如果未安装,可以通过pip安装: pip install opencv-python GrabCut算法原理 GrabC...
7. 显示和保存结果 最后,我们可以使用 OpenCV 提供的功能来显示和保存分割后的结果图像: # 显示结果cv2.imshow('Input',image)cv2.imshow('GrabCut Result',result)cv2.imwrite('output.jpg',result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 代码汇总 以下是完整的 Python 实现代码,...
我们可以通过k-mean算法分别把属于目标和背景的像素聚类为K类,即GMM中的K个高斯模型,这时候GMM中每个高斯模型就具有了一些像素样本集,这时候它的参数均值和协方差就可以通过他们的RGB值估计得到,而该高斯分量的权值可以通过属于该高斯分量的像素个数与总的像素个数的比值来确定。 OpenCV中的使用 实现步骤: 1.在图...
OpenCV-Python系列之GrabCut算法 常情况下,我们需要图像进行前景后景进行分离,有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。 GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。 基于要被分割对象的指定边界框开始,使用高斯混合模型估计被分割对象和...
opencv有一个例子,这个例子是分割相互接触的物体。 得到的结果一定是相互接触的。 除去白点噪声,可以用开操作。如果里面有黑色的孔洞,可以用闭操作去除。上面的意思就是说因为结果是连着的,所以其实物体的边界是不太确定的。 先用开操除去了一些噪点,其实iterations=1或者2结果都一样。这上面前景的获得是通过一个距...
看链接https://opencv-python-tutorials.readthedocs.io/zh/latest/4. OpenCV中的图像处理/4.16. 基于GrabCut算法的交互式前景提取/ 示例2 importcv2ascvimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt img = cv.imread(r'C:\Users\yuyalong\Pictures\Saved Pictures\kids.jpg')# 创建掩膜mask = np.zeros(img....
python opencv图像处理算法之GrabCut算法(python编程) GrabCut算法 通常情况下,我们需要图像进行前景后景进行分离,有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。 GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。
GraphCut(图切)分割算法是组合图论的经典算法之一,今天我简单介绍GraphCut算法的思想并结合交互式图像分割技术来实现在MR图像上左肱骨区域的分割提取。 1、GraphCut介绍 GraphCut是图论分割方法之一,而图论方法把图像分割问题与图的最小割(min cut)问题相关联。首先将图像映射为带权无向图G=<V,E>,图中每个节点N∈...
# newmask is the mask image I manually labelled newmask = cv2.imread('newmask.png',0) # wherever it is marked white (sure foreground), change mask=1 # wherever it is marked black (sure background), change mask=0 mask[newmask == 0] = 0 ...