简介 : 在图像处理的过程中, 经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背景本身并不关注, 故而, 我们需要将这些东西从图片(视频)中提取出来, 而忽略那些只有背景的图像。1 分水岭算法实现图像的分割与提取该算法将图像形象的比喻为地理学上的地形平面(等高线地形图), 从而实现图像的分割1.1 算法原理对于一幅灰度图像,
转载
2023-08-30 18:21:45
160阅读
图像的阈值处理图像的阈值分割：图像的二值化（Binarization）阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。一、简单阈值选取一个全局阈值，然后把图像分成非黑即白的二值图像。cv2.threshold()【源图像矩阵，进行分类的阈值，高于（低于）阈值时赋予的新值，方法选择参数】返回两个值：阈值，阈值处理后的图像
转载
2023-09-18 08:56:13
143阅读
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计
原创
精选
2023-10-30 17:18:22
411阅读
点赞
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、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，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离
原创
精选
2024-01-14 22:46:02
441阅读
# 使用 Python 中的 OpenCV 进行图像分割
图像分割是计算机视觉中的一项重要技术，其目的是将一幅图像分割成多个区域或对象，以便于后续处理和分析。在 Python 中，OpenCV 是一个非常流行的库，它提供了多种图像处理的功能，包括图像分割。
## 什么是图像分割？
图像分割可以被视为图像处理的一种形式，它将图像分解为具有相似属性的区域，例如颜色、亮度、纹理等。这项技术在物体检
原创
2024-10-02 05:50:45
43阅读
实现图像局部颜色迁移, 主要过程为:
1. 使用混合高斯模型(GMM)和期望最大化(EM)算法对图像颜色进行概率分割
2. 对分割后的颜色块进行局部颜色迁移
3. 对局部颜色迁移后的图像进行概率融合 得到最终颜色迁移图像
颜色迁移-EM概率分割的局部颜色迁移文章: Local Color Transfer via Probabilistic Segmen
了解图像分割当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我...
转载
2022-06-06 00:02:40
356阅读
引言我们都会有一个疑惑：计算机眼中的图像长什么样子呢？首先拿来一张图片分割成无数个小格，每一个小格叫做像素点，计算机中的图像是由像素点构成的像素矩阵，像素点构成它的每一个值都是在0-255之间浮动的，表示亮度。当取值为零的时候就是黑色，取255超级亮了可以视为白色。R,G,B是颜色通道，彩色图像有三个颜色通道，灰度图像只有一个颜色通道。一、读取图像Opencv中读取图像它的通道是BGR当我们用ma
转载
2023-07-11 07:03:49
146阅读
如今，照片逼真的编辑需要仔细处理自然场景中经常出现的颜色混合，这些颜色混合通常通过场景或对象的这些软过渡至...
转载
2022-07-29 08:54:13
385阅读
图像分割是一种常用的图像处理方法，可分为传统方法和深度学习的方法。深度学习的方法比如：mask rcnn这类实例分割模型，效果比传统的图像分割方法要好的多，所以目前图像分割领域都是用深度学习来做的。但是深度学习也有它的缺点，模型大、推理速度慢、可解释性差、训练数据要求高等。本文在这里仅讨论传统的图像分割算法，可供学习和使用。 1、阈值分割 最简单的图像分割算法，只直接按照像素值进行分割，虽然简单，
转载
2023-07-02 23:11:17
493阅读
雷锋网 AI 科技评论按，随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。近日，工程师 Parul Pandey 发表了一篇博文，在博文中，她介绍了用 python 的 scikit-image 库进行图像分割的方法。具体涉及 scikit-image 的安
转载
2023-08-11 14:28:57
216阅读
目录9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.1.2 用户交互式分割9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。9.1 图割（Graph Cut）图（graph）是由若干节点（有时也称为顶点）和连接节点的边构成的集合。下图给出了一
转载
2023-07-20 14:36:14
235阅读
目录1、概述2、算法流程3、函数4、示例代码1、概述Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法，它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置，实现对目标与背景的分离/分割。Grabcut分割速度快，效果好，支持交互操作，因此在很多APP图像分割/背景虚化的软件中经常使用。2、算法流程在图片中定义含有（一个或多个）物体的矩形；矩形外的区域被自动认为是背景；对于用户
转载
2024-06-28 15:30:34
122阅读
图像处理Author：louwillMachine Learning Lab基于阈值的图像分割因其处理直观、实现简单和计算速
转载
2022-07-29 09:06:39
436阅读
图像分割（一）图割（Graph Cut）1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割（二）利用聚类进行分割（三）变分法 图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或 图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特 征进行构建（一）图割（Graph Cut）图论中的图（graph）是由若干节点（有时也称顶点）和连接节点的边构成的集合。边可以是有向
转载
2023-06-16 13:03:35
331阅读
文章目录一、图割二、运行结果三、主要代码四、总结 使用最大流最小流算法实现图割，基于Python的程序。话不多说，下面就是介绍.一、图割废话还是要说点的，显得大气些。图像分割作为计算机视觉领域的基础研究方向，多年来一直受到众多研究人员的密切关注，经过多年发展，广大学者提出了许多有效的图像分割算法，本文将图像分割问题与图论中的Ford-Fulkerson标号算法相关联。Ford-Fulkerson
转载
2023-07-18 16:43:00
431阅读
利用python+opencv进行图像分割进行PPT的图像分割事实上对图片中PPT的分割有很多种方法，在此介绍的仅为传统的图像处理方法不涉及有关学习的方面。算法实现对于传统的图像处理方法应用的PPT分割的方面实际上并不多。如果图像不清晰必须对其进行滤波除燥。其次就是如果图像中出现许多干扰的因素，可以利用形态学处理，进行开闭运算，或者腐蚀膨胀运算消除其中的干扰。最后就开始寻找边框，opencv中提供
转载
2023-09-01 22:33:57
128阅读
本次我们来看图像分割，同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则，将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程，它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法，其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，分水岭算法因实现方便，已经在医疗图像，模式识别等领域得到了广泛的应用。传统分水岭算法基本原理分水岭比较经典的计算方法是L．Vincent于1991年在PAMI上
转载
2023-08-05 17:12:06
120阅读
本次我们来看图像分割，同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则，将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程，它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法，其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，分水岭算法因实现方便，已经在医疗图像，模式识别等领域得到了广泛的应用。传统分水岭算法基本原理分水岭比较经典的计算方法是L．Vincent于1991年在PAMI上
转载
2024-02-14 13:40:49
25阅读
Python计算机视觉编程（一）图割（Graph Cut）1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割（二）利用聚类进行分割（三）变分法 （一）图割（Graph Cut）图论中的图（graph）是由若干节点（有时也称顶点）和连接节点的边构成的集合。边可以是有向的或无向的，并且这些可能有与它们相关联的权重。图割是将一个有向图分割成两个互不相交的集合，可以用来解决很多计算机视觉方面的问题，诸如立体深度
转载
2023-06-05 20:33:12
554阅读
