一、大津法OTSU(最大类间方差法) 在实际运用过程中,大津法表现得最稳定,且无需参数,对于现实图像保持了最好的均匀性和形状特性,而且被商业软件GIMP 和学术软件Matlab采纳为自动阈值法。 原理:Otsu分割方法求取阈值是求得使类间方差最大的阈值:假设待分割图像的像素数为N(就是常说的几百万像素了),它有L个灰度级(0,1,…,L-1),灰度级为i的像素数为ni,那么直方图概率密度
一、实验目的:熟悉RGB空间的彩色图像分割方法 二、实验内容:以redflower.jpg图像为例,采用边界盒方法分割出该图像中的红色花朵,通过改变标准偏差的系数值,观察对分割结果产生的影响 原图: 运行结果截图:
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2022-06-27 19:55:29
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meanShfit均值漂移算法是一种通用的聚类算法,它的基本原理是:对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛。可以利用均值偏移算法的这个特性,实现彩色图像分割,Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数严格来说并不是图像的分割,而是图
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2016-09-29 23:53:00
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图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读zouxy09@.com GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释,以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和
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2024-05-24 18:03:23
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(一)问题的提出接到一个问题问我,用OpenCV将彩色视频转换为灰度视频并存储到本地磁盘的实践失败,之所以无法存储提问人怀疑是视频编码的问题。(二)问题的分析1.OpenCV作为一个非常好的辅助编程的东西,应该是经受得住考验的,怀疑是视频编码出问题不靠谱2.直觉反应是在写入视频的时候,写入的帧图像存储格式和写入器定义的帧图像格式不符,导致内存报错3.接收源代码发现有一段代码是这么写的:CvVide
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2024-06-26 15:38:12
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1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
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2024-01-09 20:03:03
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一、基于阈值 灰度阈值化,是最简单,速度最快的图像分割方法,广泛用于实时图像处理领域 ,尤其是嵌入式系统中g(i,j)={10当 f(i, j) ≥ T 时当 f(i, j) < T 时g(i,j)={1当 f(i, j) ≥ T 时0当 f(i, j) < T 时f(i,j)≥Tf(i,j)≥T 时,分割后的图像元素&nbs
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2023-07-02 23:29:02
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// PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #inclu...
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2014-08-17 09:48:00
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填充图像边界的两种方法:BORDER_CONSTANT: 使用常数填充边界 (i.e. 黑色或者 )BORDER_REPLICATE: 复制原图中最临近的行或者列。源码部分给出更加详细的解释。 源码本程序做什么?装载图像由用户决定使用哪种填充方式。有两个选项:常数边界: 所有新增边界像素使用一个常数,程序每0.5秒会产生一个随机数更新该常数值。复制边界: 复制原图像的边界像素。用户可以选
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2024-07-26 14:40:43
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#include "highgui.h"#include "cv.h"#include <cvaux.h>int main(int argc, char *argv[]){ const char * filename = "E:\\111.jpg"; // Matlab风格的cvLoadImage 函数的另一种调用 IplImage *img = cvLoadImage(filename,1); if(!img)//载入失败 { fprintf(stderr,"Can not load image %s \n&q
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2012-01-13 10:36:00
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// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hpp"
#inclu
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2014-08-17 09:49:00
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最简单的图像分割的方法。应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体)。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分,应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较,并作出相应的判断。(注意:阈值的选取依赖于具体的问题。即:物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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cvtColor函数1.函数原型void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )This function only supports YUV420 to RGB conversion as of now.2.函数功能cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数,可以实现RGB颜色向HSV,HSI等
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2024-03-26 16:03:08
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问题描述1、使用颜色的阈值分割方式,将图片二值化,提取出其中的红色五角星 2、python实现像素标记,获得图中红色五角星的数量。 文章目录问题描述颜色阈值分割像素标记 颜色阈值分割要求是使用颜色的阈值分割方式,将图片二值化,提取出其中的红色五角星,然后我就先寻找哪种色彩读取方式能够便于提取红色五角星,我首先将读取的图像转化为HSV,然后分别提取每个通道的结果,发现每个通道都很难将红色五角星和其他
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2024-08-20 17:52:53
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Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV 3.4.1,开发环境为PyCharm17.2 相关函数介绍在OpenCV中,可以使用函数cv2.watershed()实现分水岭算法。在具体的实现过程中,还需要借助于形态学函数、距离变换函数cv2.distanceTransform()、cv2.connectedComponents()来完成图像分割。下面对分水岭算法中用到的
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2024-03-28 22:01:52
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1.图像分割概述图像分割指根据灰度、纹理、形状等特征把图像分割为若干个互不交叠的区域,并使图像在同一区域内呈现出相似性,在不同区域内呈现明显的差异性。基于阈值基于区域基于边缘基于小波变换基于神经网络基于能量基于概率统计基于特定理论1.基于阈值的分割 基本思想:给定合适的灰度阈值,将图像中各个像素的灰度值和阈值作比较,将每个像素划分到
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2023-08-17 19:24:58
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# Python opencv 彩色图像增强
## 介绍
图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支,可应用于图像增强、物体检测和识别、图像分割等。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库对彩色图像进行增强处理。
OpenCV(开源计算机视觉库)是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库,支持多种编程语言,包括Python。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,可以用于处理和分析图像和视频。
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2023-11-26 08:21:57
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# 实现Python OpenCV彩色图像腐蚀
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现Python OpenCV中彩色图像的腐蚀操作。在这个过程中,我将引导你完成整个步骤,包括所需的代码和每一步的解释。
## 整个流程
首先,让我们看一下整个实现“Python OpenCV彩色图像腐蚀”的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
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2024-05-30 06:36:06
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从上一篇openmv的学习中openmv学习之旅①我们可以很简单运用micropython在openmv上做我们想做的事情。Python这个东西用起来是很简单的,,下面来说说改善色块追踪的算法先做个改善前的分析吧:改善前:API:find_blobsthresholds是颜色的阈值。这个参数是一个列表,可以包含多个颜色。在返回的色块对象blob可以调用code方法,来判断是什么颜色的色块。roi
图像分割概述(收藏)
图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术。图像分割的种类和方法很多,有些分割算法可直接用于任何图像,而另一些算法只能适用于分割特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割,因为它们需要从图像中提取出来的信息。没有唯一的标准的方法。分割结果的好坏需要根据具体的场合要求衡量。
早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法,这种方
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2023-11-03 09:49:31
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