在Python中使用OpenCV进行图像分割,可以根据具体的需求选择不同的分割方法。以下是一些常用的图像分割方法及其实现步骤: 1. 导入OpenCV库 首先,确保你已经安装了OpenCV库,然后导入它: python import cv2 import numpy as np 2. 读取图像文件 使用cv2.imread()函数读取图像文件: python image = cv2.imread('path_...
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(如查找轮廓),形成的线条组成了山脉或岭,没有纹理的地方形成盆地或山谷;然后从指定的点向盆地灌水,当图...
如果各个物体之间彼此不接触,并且物体灰度和背景灰度之间差别比较明显时,灰度阈值化便是非常合适的分割方法。 1.2 cv::threshold 函数 OpenCV 中的阈值化函数为 threshold,其使用如下所示: double cv::threshold ( InputArray src, // 输入图像 (单通道,8位或32位浮点型) OutputArray dst, // 输出图像 (大小和...
最终,你可以使用 OpenCV 的imshow方法显示分割结果,同时使用imwrite方法保存结果图像。 # 显示原始图像和分割后的图像cv2.imshow('Original Image',image)# 显示原始图像cv2.imshow('Segmented Image',segmented_image)# 显示分割后的图像# 等待按键并关闭所有窗口cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 保存分割结果...
opencv(python) 图像分割 图像分割 基于阈值 优点:灰度阈值化,简单,快速,广泛用于硬件处理图像,如:FPGA实时图像处理 场景:各个物体不接触,物体和背景灰度值差别较明显,阈值处理效果好 基于边缘 返回结果:边缘检测的结果是点,不能作为图像分割的点,需要进一步处理,将边缘点沿着图形边界连接,形成边缘链。
# -*- 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…
这是opencv官方的图像分割实例。 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('003.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) print(thresh.shape) # 噪声...
3. opencv有关函数的用法 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...
图像分割是指根据灰度、色彩、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域。 最简单的图像分割就是将物体从背景中分割出来 1.图像二值化 cv2.threshold是opencv-python中的图像二值化方法,可以实现简单的分割功能。 retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, thresholdType[, dst]) ...
opencv python 图像切分窗口 opencv实现图像分割 【OpenCV学习】(十二)图像分割与修复 背景 图像分割本质就是将前景目标从背景中分离出来。在当前的实际项目中,应用传统分割的并不多,大多是采用深度学习的方法以达到更好的效果;当然,了解传统的方法对于分割的整体认知具有很大帮助,本篇将介绍些传统分割的一些算法;...