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...
从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。 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个(N)个cluster集合,I每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督...
1、边缘检测步骤 边缘检测通常包含三个步骤: (1)对图像进行平滑处理,降低图像噪声。 (2)检测边缘点,从图像中提取所有可能是边缘的点(候选边缘点)。 (3)边缘定位,从候选边缘点中选择组成边缘点集中的成员点。 2、图像梯度 (1)计算图像f在任意位置(x, y)处的边缘强度和方向的工具是梯度,定义梯度为向量: (2...
从一个彩色红苹果图像,经过色彩分割,得到如下二值化的图片 (图a) 然后对图(a)进行膨胀 (b) (b)-(a)就得到图像的轮廓(c) (c) 完整代码如下: #include <opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> using namespace cv; using namespace std; void main(){ //图片保存参数 vector<...
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) ...
OpenCV诞生于2001年。当时的库均是C语言接口创建，图像以C 语言的数据结构IplImage形式存储。在以往的...
1. 引言 欢迎回来，我的图像处理爱好者们！本文我们将直接进入传统图像分析的新领域——图像分割，这是...
在OpenCV中,设定参数type为“THRESH_OTSU”即可实现OTSU方式的阈值分割。且设定阈值thresh为0。 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//载入图像Mat img = imread("D:\\yt\\picture\\threshold\\s.jpg");if(img....
C++ OpenCV图像分割之KMeans方法 前言 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,...
1.阈值分割 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { char *filename = "C:/Users/Administrator/Desktop/picture/1.jpg"; Mat Image = imread(filename, IMREAD_UNCHANGED); //从文件中读取图片 ...