图像阈值化分割是一种常用的、传统的图像分割技术,因其实现简单、计算量小、性能比较稳定而成为图像分割中基本和应用广泛的分割技术。特别适合于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。不仅可以极大地压缩数据量,而且大大简化了分析和处理的步骤,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前所必要的图像预处理步骤。 图像阈值...
void Gaussfilter_ly(Mat input, Mat &output, int Gauss_size, double Sigma); //2 计算梯度幅值图像和方向图像 void Grad_dire_ly(Mat input, Mat& Gradimage, Mat& Direimage); //3 非极大值抑制图像 void Nonmax_suppression_ly(Mat Gradimage, Mat Direimage, Mat& Suppimage); //4 滞后阈值处理...
1.图像腐蚀:被扫描的原始图像中的像素点,只有当卷积核对应的元素值均为1,其值就为1,否则为0。 2.图像膨胀:被扫描到原始图像中的像素点,当卷积核对应的元素值只要有一个为1是,其值就为1,否则为0。 3.开运算:图像腐蚀后,除了噪声,但是会压缩图像,对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并保持原有形状。
彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域。先看看OpenCV的文档: C++:voidinRange(InputArraysrc, InputArraylowerb, InputArrayupperb, OutputArraydst) C:voidcvInRangeS(const CvArr*src, CvScalarlower, CvS...
当各物体不接触,且在图像中 物体和背景的灰度值差别比较明显 时,阈值法是非常合适的分割方法 1.1 固定阈值固定阈值化函数为 threshold(),如下:1 2 3 4 5 6 7 double threshold ( InputArray src, // 输入图像 (单通道,8位或32位浮点型) OutputArray dst, // 输出图像 (大小和类型,同输入) double...
一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单,只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了,但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下: 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath); imshow("原始图" o...
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卷积在图像处理中有很多应用,包括图像平滑、图像锐化、边缘检测和图像分割。 1.2 卷积的原理 在泛函分析中,卷积(convolution),或译为叠积、褶积或旋积,是透过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与经过翻转和平移的 g 的乘积函数所围成的曲边梯形的面积。
计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。我们将使用0.25美分作为我们的参考对象,它的宽度为0.955英寸。 并且我们还将0.25美分总是放在图片最左侧使其容易识别。这样它就满足了我们上面提到的参考对象的两个特征。