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...
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...
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)...
1、通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像; 2、通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符; 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据...
在实际应用中,切割区域可能不是固定的,而是基于某些算法(如边缘检测、颜色分割等)动态确定的。此时,你可以结合OpenCV提供的图像处理函数来定位切割区域。 例如,使用边缘检测算法(如Canny算法)来识别图片中的边缘,然后根据边缘信息确定切割区域。这涉及到更复杂的图像处理技术,但基本思路是类似的:先对图片进行预处理,然后...
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...
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 ...
本次我们来看图像分割,同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则,将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程,它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法,其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法,分水岭算法因实现方便,已经在医疗图像,模式识别等领域得到了广泛的应用...
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import time import numpy as np frameWidth=640 frameHeight=480 cap=cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,frameWidth) cap.set(4,frameHeight) cap.set(10,150) #设置图像亮度 pT…
另外使用PIL crop截取图像这里容易报错:AttributeError: '_idat' object has no attribute 'fileno' During handling of the above exception, another exception occurred: 一般这样子的错误都是(left, upper, right, lower)-tuple 坐标值不对 要注意右边(right)和下边(lower)都要分别比左边(left)和上边(upper)大...