1.基本原理 区域生长法是较为基础的一种区域分割方法 它的基本思想我说的通俗些,即是一开始有一个生长点(可以一个像素也可以是一个小区域),从这个生长点开始往外扩充,扩充的意思就是它会把跟自己有相似特征的像素或者区域拉到自己的队伍里,以此壮大自己的势力范围,每次扩大后的势力范围就是一个新的生长点,一直...
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。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...
图像区域分割是一种图像处理技术。图像区域分割的目的是从图像中划分出某个物体的区域，即找出那些对应于物体或物体表面的像元集合，它们表现为二维的团块状，这是区域基本形状特点之一。简述 一幅图像往往是由多种物类分布在其上，且不同物类占据某一部位，为了将我们感兴趣的一部分或几部分从一幅图像中区别出来，...
1、物业管理区域如何区分? 首先,一宗地一般就是一个物业管理区域。也就是大家所说的物业建设用地规划许可证确定的红线范围。 不管后面如何建设,造成别墅、商铺、高层、小高层各种业态;如何人为的进行分割,为了方便管理把高层和别墅区用铁丝网、绿化带、围墙、铁门等分隔开,都是一个物业管理区域。
(1)分割出来的图像区域的均匀性和连通性。 •均匀性是指该区城中的所有像素点都满足基于灰度、纹理、彩 色等特征的某种相似性准则; •连通性是指该区城内存在连接任意两点的路径。 (2)相邻分割区域之间针对选定的某种差异显著性。 (3)分割区域边界应该规整,同时保证边缘的空间定位精度。
基于OpenCV的条形码区域分割 本期,我们将一起学习如何从图像中提取出含有条形码的区域。下面的代码,我们将在Anaconda中采用Python2.7 完成,当然OpenCV中的图像处理库也是必不可少的。 分割是识别图像内一个或多个对象的位置的过程。我们要介绍的技术其实非常简单,它利用了形态算子的扩张和侵蚀,以及诸如开运算,闭运算和...
区域特征一致性的测度,当图像中某个区域的特征不一致时就将该区域分裂成4 个相等的子区域,当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域,直至所有区域不再满足分裂合并的条件为止. 当分裂到不能再分的情况时,分裂结束,然后它将查找相邻区域有没有相似的特征,如果有就将相似区域进行合并,最后达到分割的...
下面我们以脑区域分割为例,讨论一下该任务的难点,并通过一个应用实例来进一步理解医学图像中的脑区域分割问题。 2 难点介绍 1. 将脑部区域与非脑部区域分离 脑部区域分割中的第一个难点是将脑与非脑(如头骨)区域区分开。在MRI图像的分割中,脑组织的亮度是一个非常重要的特征。然而,由于MRI图像中存在的噪声、部分...
区域分裂合并法:该方法首先要确定分裂合并的准则,然后对图像进行分裂(1->4;4->16...),直到相邻区域满足一致性特征时,将他们合并为一个大区域,直到所有区域不满足分裂合并准则为止。分裂的最差一种情况就是,分裂到单个像素级别,这就类似种子区域生长法了,合并与种子周围相似的像素。但是该方法不同于种子生长法,...