OpenCV图像分割算法详解 1. OpenCV图像分割的概念 图像分割是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在将图像划分为多个具有独特特性的区域。这些区域可以是目标或背景,通常基于颜色、亮度、纹理等特征进行区分。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了多种图像分割算法,帮助开发者实现高效的图像处理任务。 2. OpenCV中常用的图...
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5.1连通区域概要 5.2Two-Pass算法 6.区域生长算法 7.分水岭算法 0.学习目标 1.图像分割 2.固定阈值法 直方图双峰法 固定阈值分割 常用的阈值方法: 代码: 5种不同的阈值方法分割结果对比 #导入第三方包 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #opencv读取图像 img = cv2.imread('./image/person.pn...
基于分水岭的分割:这种方法使用分水岭算法(cv::watershed()函数)将图像分为具有不同级别的区域。 基于机器学习的分割:可以使用训练好的机器学习模型(如支持向量机、神经网络等)对图像进行分割。例如,可以使用OpenCV的ml模块中的SVM类来实现支持向量机分类。 基于深度学习的分割:可以使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTor...
OpenCV提供了一种流行的图像分割算法——GrabCut算法的实现。GrabCut是一种复杂且计算量大的算法，但它通常会得到非常准确的结果。该算法特别适合提取图像中的前景对象，例如，将目标对象从一张图片剪切并粘贴到另一张图片中。2.图像分割实战 cv::grabCut函数的使用方法非常简单，只需要输入一个图像并将其中的一些...
Grabcuts是一种交互式前景提取算法,OpenCV允许读者在待分割的图像周围提供矩形框,矩形框之外的部分属于背景,此时不用指定前景。读者也可以使用一个全局掩膜,将图像的像素点分为确定前景、确定背景以及疑似前景和疑似背景,这样确定区域将被算法用于将疑似区域进行分割。
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。 代码清单8-23pyrMeanShiftFiltering()函数原型1.voidcv::pyrMeanShiftFiltering(InputArraysrc,2.OutputArraydst,3.doublesp,4.doublesr,5.intmaxLevel=1,6.TermCriteriatermcrit=7.TermCriteria(TermCr...
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。如果某个区域肯定不是对象而是背景就使用另外一个颜色标签标记。而剩下的不能...
5-opencv角点检测效果 06:11 【图像金字塔】1-图像金字塔定义 06:38 2-金字塔制作方法 07:26 【特征提取算法】1-尺度空间定义 05:58 2-高斯差分金字塔 06:22 3-特征关键点定位 14:08 4-生成特征描述 07:03 5-特征向量生成 09:23 6-opencv中sift函数使用 08:11 1-特征匹配方法 08:32 ...
一、概述 案例:使用分水岭算法实现图像的分割实现 API:介绍参考上一遍 实现步骤: 1.输入图像 2.灰度化 3.二值化 4.执行距离变换 5.归一化 6.二值化 7.生成marker:通过findContours+drawContours来创建一个marker 8.将7生成的marker放入分水