假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示: retval, bestLabels, centers = k...
关于opencv下的kmean算法,函数为cv2.kmeans() 函数的格式为:kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags) data:分类数据,最好是np.float32的数据,每个特征放一列。之所以是np.float32原因是这种数据类型运算速度快,如果是uint型数据将会很慢。 K: 分类数,opencv2的kmeans分类是需要已知分类数的。
在使用opencv-python中的阈值分割图像时,我们通常需要先将图片转成灰度图,然后才能通过阈值将图像进行二类分割。但是在有些场景下,我们需要对图片自动的进行多类分割,这种情况下不需要人为设定阈值,实现了自动化。如下图所示的一朵花,可能花瓣有不同的颜色,我们需要将不同颜色的花瓣分别分割。这就要使用到KMeans聚类的...
在这里,我们需要设置criteria确定停止标准。我们将在超过某些迭代次数(例如500)时停止,或者如果集群移动小于某个 epsilon 值(让我们在这里选择0.1),下面的代码在OpenCV 中定义了这个停止标准: # 确定停止标准criteria= (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,500,0.1) AI代码助手复制代码 上面图像,...
首先,我们需要读取分割掩膜图像。假设我们已经将分割掩膜保存在名为segmentation_mask.png的文件中。我们可以使用OpenCV的imread函数来读取图像: importcv2 mask=cv2.imread("segmentation_mask.png") 1. 2. 3. 然后,我们需要将图像转换为一维数组,以便进行聚类。我们可以使用NumPy库的reshape函数来实现这一点: ...
在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目,即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。 下载3:OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后台回复...
res:分割阈值 dst:分割后图像 scr:输入的原图 thresh:分割时的像素分界点值(和阈值等值) maxval:给大于阈值的像素点安排的灰度值(如定为240,那么大于阈值的点都置为240) type:阈值的类型,包括四种不同的阈值类型 OpenCV 提供的几种阈值类型: cv2.THRESH_BINARY #小于阈值的像素点置0,大于阈值的像素点置maxval...
假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示:...
在OpenCV中，Kmeans()函数原型如下所示：retval, bestLabels, centers = kmeans(data, K, bestLabels...
图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,在目标检测、特征提取、图像识别等领域具有广泛应用。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,提供了多种图像分割方法。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV进行基于像素点的图像分割,包括阈值分割、自适应阈值分割、Otsu's二值化、分水岭算法、GrabCut算法、SLIC超像素分割和基于深度...