Mean-Shift算法又被称为均值漂移法,是一种基于颜色空间分布的图像分割算法。该算法的输出是一个经过滤色的“分色”图像,其颜色会变得渐变,并且细纹纹理会变得平缓。 在Mean-Shift算法中每个像素点用一个五维的向量表示,前两个量是像素点在图像中的坐标,后三个量是每个像素点的颜色分量(蓝、绿、红)。在颜色分布的峰值处开始,通过滑动窗口
OpenCV提供了多种图像分割方法,包括阈值分割、区域分割、边缘分割和聚类分割等。 1. 阈值分割 全局阈值:设置一个全局阈值,将图像像素分为前景和背景。 cpp threshold(src, dst, thresh, maxval, THRESH_BINARY); 自适应阈值:根据图像的局部区域计算阈值,适用于光照不均匀的图像。 cpp adaptiveThreshold(src, dst,...
Opencv官方例程中使用鼠标划线标记,其实就是在定义种子,只不过需要手动操作,而使用findContours可以自动标记种子点。而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像,还需要进一步的显示处理,如此看来,只有两个参数的watershed其实并不简单。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 markers=cv2.watershed(img...
OpenCV提供了一种流行的图像分割算法——GrabCut算法的实现。GrabCut是一种复杂且计算量大的算法，但它通常会得到非常准确的结果。该算法特别适合提取图像中的前景对象，例如，将目标对象从一张图片剪切并粘贴到另一张图片中。2.图像分割实战 cv::grabCut函数的使用方法非常简单，只需要输入一个图像并将其中的一些像...
java opencv图像分割 opencv的分割算法设计,导读:在对处理后的图像数据进行分析之前,图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。根据目标可将图像分割分为完全分割——结果是一组唯一对应于输入图像
OpenCV提供了GrabCut算法相关的函数,grabCut函数: cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount[, mode]) → None 1. 输入:图像、被标记好的前景、背景 输出:分割图像 其中输入的前景、背景指的是一种概率,如果你已经明确某一块区域是背景,那么它属于背景的概率为1;当然如果你觉得它有可能...
使用OpenCV函数cv::distanceTransform来获得二值图像的派生表示,其中每个像素的值被其到最近的背景像素的距离所取代 使用OpenCV函数cv::watershed来将图像中的物体与背景隔离。 理论: cv::watershed 函数是 OpenCV 库的一部分,它是一个流行的用于计算机视觉的 C++ 库。该函数用于基于分水岭算法进行图像分割。以下是该函...
OpenCV 图像分割之grabCut算法 GrabCut算法的原理涉及到以下知识: K均值聚类 高斯混合模型建模(GMM) max flow/min cut GrabCut算法的实现步骤: 在图片中定义(一个或者多个)包含物体的矩形。 矩形外的区域被自动认为是背景。 对于用户定义的矩形区域,可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。
result_img:分割后的图片,边缘用像素值-1来标识 1.找到背景并标记背景 2.找到前景并标记前景 3.标记未知区域(即边缘) 4.构造好marker 5.进行分割 3. 代码示例 3.1 图像二值化当图像稍微复杂时, 当图像稍微复杂时,可以使用openCV提供的自适应阈值的方式来二值化,这样可以避免自己选取的不精确。