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...
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...
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,...
一般的图像阈值分割方… 刘燚发表于c++ o... opencv-python图像二值化 1.简介 图像二值化是将图像上的像素点设置成0或者255,使整个图像呈现出明显的黑白效果,可用来去除噪声,即过 滤掉过小或过大值的像素;更主要用来凸显出目标的轮廓,为下一步的轮廓检测做… kangjingbobo opencv---图形检测 VINA发表于O...
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 ...
(0,cols):# & 判断图像与后面那个图像的形状是否一致,若一致则进行等比例放缩;否则,先resize为一致,后进行放缩ifimgArray[x][y].shape[:2]==imgArray[0][0].shape[:2]:imgArray[x][y]=cv2.resize(imgArray[x][y],(0,0),None,scale,scale)else:imgArray[x][y]=cv2.resize(imgArray[x][y],...
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....
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...