1 全局阈值分割 API OTSU优化 TRIANGLE优化 直方图技术法 2 自适应阈值 阈值分割处理主要是根据灰度值信息提取前景,对前景与背景有较强对比度的图像的分割很好。 1 全局阈值分割 全局阈值分割指的是将灰度值大于thresh(阈值)的像素设为白色,小于或者等于thresh的像素设为黑色,或者反之。 import numpy as np src = ...
FloodFill区域填充适用于对内定义区域的种子进行填充,区域内部所有像素具有统一的颜色或亮度,外部区域外的所有像素值表现出不同的特征。利用FloodFill可将该区域中的全部像素都设置为另外一个新值,并通过特定规则来实现区域内点中的连通域,从而实现对相似区域进行填充,直到找到区域内所有像素或边界轮廓。 那么我们可以通过...
一.区域生长 1.基本原理 区域生长法是较为基础的一种区域分割方法 它的基本思想我说的通俗些,即是一开始有一个生长点(可以一个像素也可以是一个小区域),从这个生长点开始往外扩充,扩充的意思就是它会把跟自己有相似特征的像素或者区域拉到自己的队伍里,以此壮大自己的势力范围,每次扩大后的势力范围就是一个新...
在黑帽操作中,第一步是先膨胀再腐蚀然后与原始图像相减,这个步骤使得处理后的图像白色区域比黑色区域更多,即黑色区域被白色区域侵蚀;第二步是与原本图像相减,经过这个步骤,处理的结果中就只剩下了边缘轮廓的线条,而条形码区域的边缘轮廓线条较为密集,经过这一步骤可以除去图像中的大部分背景。 在OpenCV中cv2.morpholo...
分割是识别图像内一个或多个对象的位置的过程。我们要介绍的技术其实非常简单,它利用了形态算子的扩张和侵蚀,以及诸如开运算,闭运算和黑帽算子的组合。 01.简介 安装Anaconda后,让我们从Anaconda的提示符下使用以下命令转到OpenCV安装: conda install -c https://conda.anaconda...
在OpenCV中,可以使用轮廓检测来获取分割区域的列表。轮廓检测是一种图像处理技术,用于检测和提取图像中的连续曲线。以下是获取分割区域列表的步骤: 1. 将图像转换为灰度图像(如果图像不是灰度图像)...
下面来实战一个使用opencv检测及其分割图像的目标区域的例子。 注意:现在OpenCV for Python 就是通过Numpy 进行绑定的。所以在使用时必须掌握一些Numpy的相关知识!图像就是一个矩阵,在OpenCV for Python 中,图像就是Numpy中的数组! 1,图像的载入,显示和保存 ...
1、图像ROI importcv2importnumpy as np#读入图片#a = cv2.imread("E:\\image\\lenacolor.png")#cv2.imshow("original",a)#cv2.waitKey()#cv2.destroyAllWindows()#将一个图像的ROI(感兴趣区域)移到另一个图片中去a = cv2.imread("E:\\image\\lenacolor.png")#图像Ac= cv2.imread("E:\\image\...
区域分离的分割结果通常包含具有相同性质的邻接区域,通过聚合可以解决这个问题。仅当邻接区域的并集满足目标的特征测度,才将进行聚合。 区域分离与聚合基本方案的过程如下: (1)区域分离:把所有满足条件Q ( R i ) = F a l s e Q(R_i)=FalseQ(Ri)=False的区域R i R_iRi等分为 4 个子区域,不断拆分直到...
opencv 区域生长分割算法OpenCV中没有直接提供区域生长分割算法,但你可以使用OpenCV的其它功能来实现区域生长分割。 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素组合在一起,形成一个区域。在实现时,首先选择一个种子点,然后按照某种规则将与种子点性质相似的相邻像素加入到区域中,直到没有可加入的像素为止。 以下是一个...