以下是使用Python和OpenCV进行图像分割的详细代码示例。 importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromskimage.segmentationimportslicimporttensorflowastf# 读取图像并转换为灰度img = cv2.imread('image.jpg',0)# 1. 阈值分割ret, thresh = cv2.threshold(img,127,255, cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(thr...
一、基于阈值 灰度阈值化,是最简单,速度最快的图像分割方法,广泛用于实时图像处理领域 ,尤其是嵌入式系统中 g(i,j)={10当 f(i, j) ≥ T 时当 f(i, j) < T 时g(i,j)={1当 f(i, j) ≥ T 时0当 f(i, j) < T 时 f(i,j)≥Tf(i,j)≥T 时,分割后的图像元素 g(i,j)g(i,j)...
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...
噪声处理:在应用阈值分割前,使用高斯模糊或中值滤波去除图像噪声,提高分割精度。 2. 分水岭算法技巧 标记初始化:分水岭算法的效果很大程度上取决于初始标记的设置。尝试使用形态学运算或边缘检测结果作为初始标记,可以显著提高分割质量。 后处理:分割后的结果可能包含一些小的噪声区域,可以通过开闭运算进行清理。 3. Gr...
opencv python 图像切分窗口 opencv实现图像分割 【OpenCV学习】(十二)图像分割与修复 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;当然,了解传统的方法对于分割的整体认知具有很大帮助,本篇将介绍些传统分割的一些算法;...
二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1. 分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水汇合,我们需要在...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像处理函数。 安装OpenCV 在开始之前,请确保您的Python环境中已经安装了OpenCV。如果未安装,可以通过pip安装: pip install opencv-python 基础知识 图片切割通常指的是按照指定的大小或区域从原始图片中截取一部分。
转自: Python:一些简单的图像处理操作(阈值分割、边缘提取、图像叠加) - 知乎 (zhihu.com)可利用Python的cv2库实现很多图像处理的操作,比如之前介绍过的Hough检测,还没学会的看这里⇨: 蒸蒸:利用Python实…
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。 OpenCV对图片进行裁剪 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: ...
分水岭分割算法 与Canny边缘检测算法的对比 代码: # """# 完成分水岭算法步骤: # 1、加载原始图像 # 2、阈值分割,将图像分割为黑白两个部分 # 3、对图像进行开运算,即先腐蚀在膨胀 # 4、对开运算的结果再进行 膨胀,得到大部分是背景的区域 # 5、通过距离变换 Distance Transform 获取前景区域 ...