OnClick)#鼠标右键,选取分割区域(长方形)的右下角点fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', OnMouseMotion)#鼠标中键,在所选区域执行分割操作fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', OnMouseRelease)
这样通过不断地移动滑动窗口,实现基于像素点颜色的图像分割。由于分割后同一类像素点具有相同像素值,因此Mean-Shift算法的输出结果是一个颜色渐变、纹理平缓的图像。 OpenCV 4中提供了实现Mean-Shift算法分割图像的pyrMeanShiftFiltering()函数,该函数的函数原型在代码清单8-23中给出。 代码语言:javascript 复制 代码清单...
实际上,边缘检测的结果是一个个的点,并不能作为图像分割的结果,必须采用进一步的处理,将边缘点沿着图像的边界连接起来,形成边缘链。 2.1 轮廓函数 OpenCV 中,可在图像的边缘检测之后,使用 findContours 寻找到轮廓,该函数参数如下: image一般为二值化图像,可由 compare, inRange, threshold , adaptiveThreshold, Cann...
前面的笔记介绍了一些OpenCV基本的图像处理,后面将学习使用OpenCV的传统的图像分割方法,这次笔记的内容是阈值法进行图像分割。 图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,主要有基于阈值、基于区域、基于边缘、基于聚类、基于图论和基于深度学习的图像分割方法等。图像分割分为语义分割和实例分割。下图是一个实例...
opencv将图片中的矩形分割 opencv图像分割为几部分,文章目录十四、图像分割与修复1、图像分割1.1分水岭法1.2GrabCut法1.3MeanShift法2、视频前后景分离(视频背景抠图)3.1MOG2去背景3.2GMG去背景3、图像修复十四、图像分割与修复1、图像分割图像分割:将前景物体从背景中分
9. 基于HSV颜色空间的图像分割 10.总结 1. 引言 欢迎回来,我的图像处理爱好者们!本文我们将直接进入传统图像分析的新领域——图像分割,这是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,从数学角度来看,图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。 闲话少说,我们直接开始吧!
Opencv 图像超像素分割(SLIC、SEEDS、LSC) 超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类,形成一个更具有代表性的大“像素”。 本文记录Opencv 实现方法。 简介 超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类,形成一个更具有代表性的大“像素”。这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位,可以减低图像...
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...
OpenCV中的GrabCut算法是依据"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph 23、Cuts这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界(反差)信息,只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。那下面我们来了解这个论文的一些细节。另外OpenCV实现的GrabCut的源码解读见下一个...