在Python中使用OpenCV进行图像分割,可以根据具体的需求选择不同的分割方法。以下是一些常用的图像分割方法及其实现步骤: 1. 导入OpenCV库 首先,确保你已经安装了OpenCV库,然后导入它: python import cv2 import numpy as np 2. 读取图像文件 使用cv2.imread()函数读取图像文件: python image = cv2.imread('path_...
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(如查找轮廓),形成的线条组成了山脉或岭,没有纹理的地方形成盆地或山谷;然后从指定的点向盆地灌水,当图...
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)...
cv.imshow('Connect marks', marks) cv.imwrite(r'D:\workplace\data\opencv\connect_marks.png', marks)# 处理掩模marks = marks +1marks[unknown ==255] =0cv.imshow("marks undown", marks)# 分水岭算法分割marks = cv.watershed(img, marks)# 绘制分割线img[marks == -1] = [255,0,255] cv...
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;...
3. opencv有关函数的用法 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...
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 ...
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import time import numpy as np frameWidth=640 frameHeight=480 cap=cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,frameWidth) cap.set(4,frameHeight) cap.set(10,150) #设置图像亮度 pT…
图像分割是指根据灰度、色彩、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域。 最简单的图像分割就是将物体从背景中分割出来 1.图像二值化 cv2.threshold是opencv-python中的图像二值化方法,可以实现简单的分割功能。 retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, thresholdType[, dst]) ...
1.对图像进行阈值分割并反色 首先需要新建一个python文件,导入cv2的库(OpenCV2的python库),并显示一张图片,代码为: import cv2 # 读取本相对路径下的initial.bmp文件 image = cv2.imread ("initial.bmp") #将image对应图像在图像窗口...