图像分割:将前景物体从背景中提取出来。 图像分割分为传统图像分割和基于深度学习的图像分割。 传统图像分割有:分水岭算法,grabcut算法,meanshift算法,背景抠出等。 1 分水岭算法 分水岭算法是基于图像形态学和图像结构的来实现的一种分割方法。 在没有背景模板可以用的情况下,分水岭算法首先计算图像的梯度(如查找轮...
假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j) ≥ T 时,分割后的图像元素 g (i, j) 是...
img0)#显示第0层cv.imshow('img1', img1)#显示第1层cv.imshow('img2', img2)#显示第2层print('0层形状:', img0.shape)#输出图像形状print('1层形状:', img1.shape)#输出图像形状print('2层形状:', img2.shape)#输出图像形状cv.waitKey(0) ...
一、分水岭法 原理图如下: 利用二值图像的梯度关系,设置一定边界,给定不同颜色实现分割; 实现步骤: 标记背景 —— 标记前景 —— 标记未知区域(背景减前景) —— 进行分割 函数原型: watershed(img,masker):分水岭算法,其中masker表示背景、前景和未知区域; distanceTransform(img,distanceType,maskSize):矩离变化,...
今天,我们就来一起探索OpenCV中7种常用的图像分割技术,通过一系列的Python代码示例,让你对这些技术有更深入的理解。 1. 阈值分割(Thresholding) 阈值分割是最基础的图像分割方法之一,通过设定一个阈值将像素分为两组:前景和背景。 importcv2 importnumpyasnp ...
OpenCV 中的cv2.watershed()函数实现分水岭算法。在实现过程中,还需借助于形态学函数、 距离变换函数 cv2.distanceTransform()、 cv2.connectedComponents()来完成图像分割。 1. 形态学函数 importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread("rice.png",-1)k=np.ones((5,5),np.uint8)erode=cv...
本文小编为大家详细介绍“Python中怎么使用OpenCV库对图像进行分割和提取”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“Python中怎么使用OpenCV库对图像进行分割和提取”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。 图像分割与提取 ...
图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律,设定阈值进行像素点分割,进而得到图像的二值图像。我们需要设置阈值和最大值,然后据此相应地进行像素值转换。常用的阈值化包含有五种不同的类型:二进制阈值化、反二进制阈值化、阈值化到零、反阈值化到零,和阈值截断。
OpenCV-Python图像处理学习笔记(六)——轮廓检测(二)、模板匹配 OpenCV-Python图像处理学习笔记(七)——直方图、图像变换 导入必要Python包 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1 图像的读取展示保存 1.1 读取数组格式 使用函数 cv2.imread() 读入图像。
在OpenCV中,设定参数type为“THRESH_OTSU”即可实现OTSU方式的阈值分割。且设定阈值thresh为0。 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//载入图像Mat img = imread("D:\\yt\\picture\\threshold\\s.jpg");if(img....