而OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了多种图像分割方法。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV进行基于像素点的图像分割，包括阈值分割、自适应阈值分割、Otsu’s二值化、分水岭算法、GrabCut算法、SLIC超像素分割和基于深度学习的分割方法。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...
图像分割:将前景物体从背景中提取出来。 图像分割分为传统图像分割和基于深度学习的图像分割。 传统图像分割有:分水岭算法,grabcut算法,meanshift算法,背景抠出等。 1 分水岭算法 分水岭算法是基于图像形态学和图像结构的来实现的一种分割方法。 在没有背景模板可以用的情况下,分水岭算法首先计算图像的梯度(如查找轮...
一、基于阈值 灰度阈值化,是最简单,速度最快的图像分割方法,广泛用于实时图像处理领域 ,尤其是嵌入式系统中 g(i,j)={10当 f(i, j) ≥ T 时当 f(i, j) < T 时g(i,j)={1当 f(i, j) ≥ T 时0当 f(i, j) < T 时 f(i,j)≥Tf(i,j)≥T 时,分割后的图像元素 g(i,j)g(i,j)...
一、分水岭法 原理图如下: 利用二值图像的梯度关系,设置一定边界,给定不同颜色实现分割; 实现步骤: 标记背景 —— 标记前景 —— 标记未知区域(背景减前景) —— 进行分割 函数原型: watershed(img,masker):分水岭算法,其中masker表示背景、前景和未知区域; distanceTransform(img,distanceType,maskSize):矩离变化,...
二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1. 分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水汇合,我们需要在...
以下是使用Python和OpenCV进行图像分割的详细代码示例。 importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromskimage.segmentationimportslicimporttensorflowastf# 读取图像并转换为灰度img = cv2.imread('image.jpg',0)# 1. 阈值分割ret, thresh = cv2.threshold(img,127,255, cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(thr...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像处理函数。 安装OpenCV 在开始之前,请确保您的Python环境中已经安装了OpenCV。如果未安装,可以通过pip安装: pip install opencv-python 基础知识 图片切割通常指的是按照指定的大小或区域从原始图片中截取一部分。
分水岭分割算法 与Canny边缘检测算法的对比 代码: # """# 完成分水岭算法步骤: # 1、加载原始图像 # 2、阈值分割,将图像分割为黑白两个部分 # 3、对图像进行开运算,即先腐蚀在膨胀 # 4、对开运算的结果再进行 膨胀,得到大部分是背景的区域 # 5、通过距离变换 Distance Transform 获取前景区域 ...
本文小编为大家详细介绍“Python中怎么使用OpenCV库对图像进行分割和提取”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“Python中怎么使用OpenCV库对图像进行分割和提取”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。 图像分割与提取 ...