区域生长是从某个或者某些像素点出发,最后得到整个区域,进而实现目标的提取。 区域生长的原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长起点,然后将种子像素和周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合...
Point2i ptGrowing; //待生长点位置 int nGrowLable = 0; //标记是否生长过 int nSrcValue = 0; //生长起点灰度值 int nCurValue = 0; //当前生长点灰度值 Mat matDst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); //创建一个空白区域,填充为黑色 //生长方向顺序数据 int DIR[8][2] = { { -1,...
基于C+OpenCV4.0的LineSegmentDetector算法实现 简单记录LSD算法的实现过程,当做备忘录用,如有问题欢迎指出和讨论 LSD的基本实现流程是计算出图像的梯度和场方向,然后对梯度进行排序,然后从大到小进行区域增长,之后对增长得到的区域求最小外接矩形,如果矩形不满足要求,则修改参数重新生长或者修改矩形的大小和位置,若仍旧...
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。 以下是一个简单的Python代码示例,...
区域生长算法:区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发,按照一定的准则, 逐步加入邻近像素,当满足一定的条件时,区域生长终止。 区域生长的好坏决定于 • 初始点(种子点)的选取。 • 生长准则。 • 终止条件。 区域生长是从某个或者某些像素点出发,最后得到整个区域,进而实现目标...
3.6 区域生长算法 区域生长是指从某个像素出发,按照一定的准则,逐步加入邻近像素,当满足一定的条件时,区域生长终止。进而实现目标的提取。 区域生长的好坏决定于:初始点的选取,生长条件,终止条件。 算法步骤: 对图像顺序扫描,找到第一个还没有归属的像素,设该像素为(x0,y0); 以(x0,y0)为中心,考虑其4邻域像素...
OpenCV出身:OpenCV是Intel开源计算机视觉库。 其核心由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 的特点拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台:Windows, Linux; 免费(FREE):无论对非商业应用和商业应用;速度快;使用方便。
在OpenCV中,图形分割是一个重要的图像处理任务,用于将图像划分为不同的区域,从而识别感兴趣的部分。以下是一些常用的图形分割方法及其在OpenCV中的实现: 1. 阈值分割 阈值分割是最基础的图像分割方法之一,通过设定一个阈值将像素分为两组:前景和背景。 python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot...
(5)重复步骤(1)-(4),直到图像中的每个点都被访问过,算法结束 示例程序: 代码语言:javascript 复制 """ 图像分割之区域生长 """ import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def getGrayDiff(image, currentPoint, tmpPoint): # 求两个像素的距离 return abs(int(image[currentPoint[0...
81. 使用 OpenCV 的区域生长算法进行图像分割。 82. 使用 OpenCV 的 GrabCut 算法进行交互式图像分割。 83. 从图像中提取前景和背景。 84. 使用 OpenCV 的 Contour 函数分析图像中的连通区域。 85. 从图像中提取特定的颜色或形状。 十八、图像序列中的目标跟踪题 . 使用 OpenCV 的 Kalman 滤波器进行目标跟踪。