阈值分割算法的具体步骤 读取图像:首先,读取输入图像,并将其转换为灰度图像(如果图像不是灰度图像)。 设置阈值:选择一个适当的阈值,用于将图像分割成前景和背景。 应用阈值函数:使用cvThreshold函数对图像进行阈值分割。 保存或显示结果:将分割后的图像保存或显示出来。 C语言代码示例 以下是一个使用OpenCV的C语言接口...
在不均匀照明或者灰度值分布不均的情况下,如果使用全局阈值分割, 那么得到的分割效果往往会很不理想。那么想到的策略是针对每一个位置的灰度值 设置一个对应的阈值, 而该位置阈值的设置也和其邻域有必然的关系。 在对图像进行平滑处理时,均值平滑、高斯平滑、中值平滑用不同规则计算出以当前像素为中心的邻域内的灰度...
adaptiveThreshold(img, dst2, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);//自动阈值分割,邻域均值 adaptiveThreshold(img, dst3, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);//自动阈值分割,高斯邻域 imshow("dst1", dst1); imshow("dst2", dst2); imshow("dst3", dst3)...
不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。 适合处理光照不均的图像。 下面的例子分别使用 OTSU 算法和自适应阈值分割来实现二值化,其中 OpenCV 提供了 adaptiveThreshold() 函数实现自适应阈值分割。 #include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc....
opencv分割显示 opencv区域分割,把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域,每一个区域代表一个像素的集合,每一个集合代表一个物体,而完成该过程的技术通常称为图像分割。图像分割方法主要分为:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法,以及基
OpenCV —— 图像局部与部分分割(一) 背景减除 一旦背景模型建立,将背景模型和当前的图像进行比较,然后减去这些已知的背景信息,则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了 缺点—— 该方法基于一个不长成立的假设:所有像素点是独立的 场景建模 新的前景(物体移动的新位置) —— 旧的前景 (物体离开后留下的“...
阈值不过是图像分割的一种简单形式。这是将灰度或rgb图像转换为二进制图像的过程。例如 (这是RGB帧) (这是二进制阈值帧) 因此,在对rgb帧进行阈值处理后,程序很容易找到轮廓,因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色(在简单的二进制脱粒中)或白色(在如上所述...
利用OpenCV实现局部动态阈值分割,参考Halcon dyn_threshold算子的思路实现。 #include "dialog.h" #include <QApplication> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <QDebug> int main(int argc, char *argv) IplImage *img = cvLoadImage("D:/cs/1227/f9.bmp",0); ...
均值法,选择的阈值是局部像素的灰度均值(gray mean),该方法的一个变种是用常量C减去均值Mean,然后根据均值实现如下操作: 其中默认情况下参数C取值为0。均值法在OpenCV中的局部阈值方法中有两种实现,一种是普通均值,另外一种是基于高斯的权重均值方法。