图像分割 图像分割,英文名image segmentation,就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类: 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于特定理论的分割方法 从数学角度来看,图像分割是将...
图像分割 图像分割,英文名image segmentation,就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类: 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...
图像分割 图像分割,英文名image segmentation,就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类: 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于特定理论的分割方法 从数学角度来看,图像分割是将...
dst表示的是计算距离的输出图像,可以使单通道32bit浮点数据 distanceType表示的是选取距离的类型,可以设置为CV_DIST_L1,CV_DIST_L2,CV_DIST_C等,具体如下: maskSize表示的是距离变换的掩膜模板,可以设置为3,5或CV_DIST_MASK_PRECISE,对CV_DIST_L1或CV_DIST_C的情况,参数值被强制设定为 3, 因为3×3 mask...
imshow("image_gray", image_gray); //1 在这里使用图像的平均值作为初始值T, T0=5 Scalar image_meam = cv::mean(image_gray); //使用opencv的mean函数求平均值 int T = (int)image_meam[0];//图像的平均值作为初始值T global_threshold_segmentation(image_gray, image_bw, 5, T); ...
图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法-KMeans 距离变换常见算法有两种- 不断膨胀/腐蚀得到-基于倒角距离 ...
kmeans算法主要用来实现自动聚类,是一种非监督的机器学习算法,使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数,直接调用就能实现自动聚类,非常方便。 API介绍 double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray() ) ...
https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation 作为我们的例子,我们将对KESM显微镜获取的图像进行分割以获取其中的血管组织。 数据科学家和医学研究人员可以将这种方法作为模板,用于更加复杂的图像的数据集(如天文数据),甚至一些非图像数据集中...
可以根据有5种阈值类型来分割(Binary segmentation二值分割)。 1)THRESH_BINARY)---二值化 2)THRESH_BINARY_INV)---反二值化 3)THRESH_TRUNC---截断 4)THRESH_TOZERO---取零 5)THRESH_TOZERO_INV---反取零 3.1 5种阈值处理类型(手动) 3.1.1 阈值二值化(threshold binary) ...
1、OpenCV的特点 (1) 总体描述 OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库其代码都经过优化,可用于实时处理图像具有良好的可移植性可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作具有低级和高级的应用程序…