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...
在这里,图像也是作为2D矩阵读入的,遵循上面描述的约定。 下面是裁剪图像的c++语法:img(Range(start_row, end_row), Range(start_col, end_col)) 3. 使用裁剪将图像分割成小块 OpenCV中裁剪的一个实际应用是将图像分割成更小的块。使用循环从图像中裁剪出一个片段。 (1) Python # 导入相关包 import cv2 im...
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...
颜色分割的基本思路是通过阈值来分割不同颜色的像素。具体地,我们可以将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,然后选择合适的阈值(通常是色调、饱和度、亮度的最大值最小值),将图像分成黑白两部分。 在opencv hsv颜色空间中 色调(Hue)的最大值是179度,最小值是0度,代表了颜色在色轮上的位置。 饱和度(Saturation)...
本文将分为三个部分详细讲解利用opencv对多目标图像进行目标定位与分割的实现过程。 1.批量resize 先对目标文件夹下所有图片进行resize,将所有图片resize到同一大小,方便后续进行批量操作。 1)效果 原图: resize后的图像: 将图片resize成800×800,原图为502×502。
首先我们使用open方法读取图片,然后查看它的size(这里的size和OpenCV中的shape是类似的),size的输出是(1920, 1080),也就是图片的宽度和高度。之后我们调用crop方法来对图片进行裁剪,crop需要给定一个box参数,box是一个四元组,元组中元素的顺序是需要裁剪得到的图片在原图中的左、上、右、下坐标,即(left, upper, ...
OpenCV中裁剪的一个实际应用是将图像分割成更小的块。使用循环从图像中裁剪出一个片段。 (1) Python # 导入相关包 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("test.png") image_copy = img.copy() imgheight=img.shape[0] imgwidth=img.shape[1] ...
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
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]) ...