把图像进行分割为多个区域。方案1，寻找灰度级不连续区域间的边界方案2，基于像素性质分布的阈值处理方案3，直接寻找区域的分割技术区域生长就是方案三，它是根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。其基本思想是从一组生长点开始（生长点可以是单个像素，也可以是某个小区域），将与该生长点性质相似的相邻像素或者区域与生长点合并。然后将这些新像素当作新的生长点，继续上面的操作，一直重复此过程，直到
一、理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程。其中相似性判据可以是像素灰
转载
2023-06-01 15:52:50
448阅读
引言本文章将带大家实现灾害监测中一种常用的图像分类方法，即区域生长算法。与前面介绍的几种图像分割方法不同，区域生长算法可直接对高于Uint8灰级的数据直接进行处理，所以保持了原数据的结构形式。另外，区域生长算法涉及到的参数较多，分类的结果与参数关联度较高，所以笔者也添加了阈值参量的调试程序。代码实现流程多波段TIF图像转jpg图像输入jpg图像，查询目标种子坐标区域生长算法最优阈值调
区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &
区域生长法:通俗的讲就是利用初始种子点，通过邻域判断，获取更多的种子点，以达到生长的目的。有点像是核聚变的链式反应，一个点找到更多的种子点，然后新的种子点再找到更多的，最后生长结束，种子点库也就清空了。目前主要使用的是四领域和八领域：四邻域 (左) 和八邻域 (右) 的示意图：区域生长的流程图： 以下是部分代码(参考：结合python与遥感图像的区域生长算法实现
转载
2023-08-21 12:15:05
499阅读
前几天看到一篇博客，题为《为什么你应该写博客》，学到了很多，同时也思考了很多，里面讲到“用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处”，一句话概括就是：书写是为了更好的思考，分享是为了让思考更有价值！ 这是本人开通CSDN博客的第一天，刚开始着手学习计算机视觉这方面不久
目录种子区域生长算法弊端现状改进种子区域生长算法弊端我们都知道种子区域生长算法是基于图像像素的运算操作，可简单分为4联通和8联通。但种子区域生长算法处理较大任务量时，处理效率大幅度降低。现状现在大部分人选择将大幅图像分区，进行种子区域生长算法处理，之后再将分区的结果拼接。这样的虽然会增加种子区域生长算法的处理速度，但是由于图像分区运行，每个分区不存在衔接，拼接后的结果会存在明显的条带现象或者衔接不
这里实现的区域生长法，是最原始的区域生长法，基本原理是判断像素点的强度值是和种子点的强度值差是否小于阈值，如果小于阈值则被标记。实现过程中利用了栈的先进后出的思想，将8邻域中符合生长要求的点压入栈，然后依次取出，然后在取出的点的基础上对8邻域再次进行生长。学习部分1、获取像素点坐标值分成两种，第一种是利用指针来取值的，第二种是利用点来访问强度值的，可以使用pt点，也可以使用x，y的坐标访问，但是这
OpenCV与图像处理学习十——区域生长算法（含代码）一、区域生长算法概要二、区域生长算法原理三、代码应用 一、区域生长算法概要区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于：初始点（种子点）的选取。生长准则。终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标
基于颜色的区域生长分割：基于颜色的区域生长分割原理上和基于曲率，法线的分割方法是一致的，只不过比较目标换成了颜色。可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类的可能性很大，比较适合用于室内场景分割。尤其是复杂室内场景，颜色分割可以轻松的将连续的场景点云变成不同的物体。哪怕是高低不平的地面，设法用采样一致分割器抽掉平面，颜色分割算法对不同的颜色的物体实现分割。算法主要分为两步：（1）分割，当前种子点和领域点
采用区域生长法作为图像分割方法，它的基本原理是将相同特征的像素点归为一类。并且这些特征在针对具体应用的实现中可以是灰度值、像素梯度等（同时作为比较的对象，即可以选择最初的种子，也可以动态选择邻域的中心）。 作为区域增长的起点（种子）的选择同样重要，根据图像的复杂情况，可以选择多个点作为初始值，当有多个种子，在区域增长时，需要考虑相同特征像素点的合并问题。因此最终分割对象的数量要小于等于种子数量。优
目录1 算法介绍2 起点坐标种子点实现区域生长3 以灰度值作为种子点进行区域生长4 总结 1 算法介绍区域生长算法：将按照事先定义的生长准则讲一个像素或子区域逐步聚合成一个完整独立的区域的过程。对于图像上某个区域R，p为区域R上指定的一个像素点，称作种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条
一、感谢：向博主GlassySky0816致谢，参考其编辑书写的区域生长算法的python实现进行学习。 二、程序理解2.1程序分析import cv2
import numpy as np
class Point(object):
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
def
图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
以区域为基础的图像分割处理技术最基础的是区域生长法区域生长是根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程其基本思想是从一组生长点开始（生长点可以是单个像素，也可以是某个小区域），将与该生长点性质相似（判断依据可以是灰度值、纹理、颜色等图像信息）的相邻像素或者区域与生长点合并，形成新的生长点，重复此过程直到不能生长为止区域生长算法关键有三个：1、选择合适的生长点（鼠标选择）（人工或自动）2
泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
1.基于区域生长的分割 算法的输出是一个聚类集合，每个聚类集合被认为是同一光滑表面的一部分。首先依据点的曲率值对点进行排序，区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的，这个点就是初始种子点，初始种子点所在区域就是最平滑的区域，一般场景中平面区域较大，这样从最平滑的区域开始生长可减少分割区域的总数，提高效率。 算法流程： 2.代码#include <iostream>
#include &l
区域生长是一种基于像素相似度的图像分割方法，它从一些种子点开始，将与种子点相似的像素点逐步加入到同一区域中。区域生长的基本思想是：从种子点开始，将其邻近的像素点加入到当前区域中，并判断这些像素点与当前区域的相似度。如果相似度大于某个阈值，则将其加入当前区域。然后，将新加入的像素点作为种子点，重复上述过程，直到不能再加入新的像素点为止。区域生长的优点是简单易懂，且不需要事先知道分割目标的数量。但是，
写在前面前面写了OTSU算法、最大熵算法、自适应阈值法，这些都是基于阈值的分割算法。今天写一下基于区域的分割算法，其中最为有名和经典的就是区域生长算法。值得说明的是：OpenCV没有提供区域生长算法的API。优点：基本思想相对简单，通常能将具有相同特征的联通区域分割出来，并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象，如自然景物、硬币、医
