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)...
在计算机视觉领域,图像分割(segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析。[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等)。更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程...
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,...
opencv(python) 图像分割 图像分割 基于阈值 优点:灰度阈值化,简单,快速,广泛用于硬件处理图像,如:FPGA实时图像处理 场景:各个物体不接触,物体和背景灰度值差别较明显,阈值处理效果好 基于边缘 返回结果:边缘检测的结果是点,不能作为图像分割的点,需要进一步处理,将边缘点沿着图形边界连接,形成边缘链。
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...
OpenCV-Python图像处理学习笔记(六)——轮廓检测(二)、模板匹配 OpenCV-Python图像处理学习笔记(七)——直方图、图像变换 导入必要Python包 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1 图像的读取展示保存 1.1 读取数组格式 使用函数 cv2.imread() 读入图像。
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...
参数(3, 3)为kernel size,必须都是奇数,0为标准差,这里表示会根据kernel size来计算,后面会介绍opencv中的滤波函数。 2. 几种常用的边缘提取方法对比 常用的边缘提取方法对比 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread("building.jpg")gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 高斯平滑gaussian_img=cv2...
解决8bit截断问题 对于opencv-python的图像分割--梯度部分有问题欢迎留言, Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。