我们构建好的堤坝就是对图像的分割,这就是分水岭算法的背后原理。 OpenCV采用了基于掩模的分水岭算法,在这种算法中我们要设置那些山谷点会汇合,那些不会。这是一种交互式的图像分割,我们要做的就是给我们已知的对象打上不同的标签。如果某个区域肯定是前景或对象,就使用某个颜色(或灰度值)标签标记它。如果某个区...
二、利用分水岭算法分割硬币 一、理论 任何灰度图像都可以看作是地形表面,其中高强度的表示峰和丘陵,而低强度的表示山谷。用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。水位上升取决于附近的峰值(梯度),来自不同山谷的水将开始融合,为避免这种情况,需要在水合并前建立障碍,继续填补水和建立障碍的...
因此,OpenCV实现了一个基于标记的分水岭算法,你可以在其中指定哪些是要合并的谷点,哪些是不合并的。它是一种交互式图像分割。我们所做的是为我们所知道的对象提供不同的标签。用一种颜色(或强度)标记我们确定为前景或对象的区域,用另一种颜色标记我们确定为背景或非对象的区域,最后标记我们不确定的区域,用0标记...
使用OpenCV函数cv::watershed来将图像中的物体与背景隔离。 理论: cv::watershed 函数是 OpenCV 库的一部分,它是一个流行的用于计算机视觉的 C++ 库。该函数用于基于分水岭算法进行图像分割。以下是该函数的参数简要说明: image: 此参数表示将应用分水岭算法的输入图像。通常,这是一幅灰度图像,算法将根据强度差异对...
1. 分水岭算法 分水岭分割可以通过使用cv::watershed函数实现,函数的输入是一个32位有符号整数标记图像,其中每个非零像素表示一个标签。通过标记图像中已知属于给定区域的一些像素,利用初始标记,分水岭算法可以确定其他像素所属的区域。 (1)首先,将标记图像读取为灰度图像,然后将其转换为整数类型: ...
这种方法会导致由于噪声或图像中任何其他不正常的情况而导致的结果过于分散, 因此,OpenCV实现了一个基于标记的分水岭算法,可以在其中指定要合并的和不合并的谷点.这是一个交互式的图像分割,我们所做的就是给我们所知道的对象提供不同的标签,用一种颜色(或强度)标记我们确定为前景或对象的区域,用另一种颜色标记我们...
OpenCV学习 基于距离变换和分水岭算法的图像分割 https://blog.csdn.net/kakiebu/article/details/82965629?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase...
基于Python OpenCV的图像算法研究 - 图像处理 使用说明 ⚡运行本项目代码前请执行以下命令安装所依赖的库 pip install pipenv git clone git@github.com:kangvcar/kkimage.git cd kkimage pipenv install ⚡main.py文件中项目中的各个功能模块包含详细的说明,各个函数功能高度解耦可独立运行,获取完整版60+种图像处...