图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans距离变换 ①不断膨胀/腐蚀得到 ②基于倒角距离distanceTransform(InputArray src, Out
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2024-04-09 11:24:41
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opencv第七章-直方图与匹配（2）（1）对比两个直方图然而，对于直方图来说，另一个不可或缺的工具是用某些具体的标准来比较两个直方图的相似度。double cvCompareHist(const CvHistogram* hist1, const CvHistogram* hist2, int method)前两个参数是要比较的大小相同的直方图，第三个变量是所选择的距离标准，有4种选择。分别是相
opencv中标准Hough变换检测出的直线参数 前几天在图像处理中用到了opencv的函数检测图像中的直线，当时对于获取的直线参数有一点点误解。 首先，简单的介绍下Opencv中的hough变换： Opencv支持两种不同形式的hough变换：标准hough变
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2024-07-31 13:26:47
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源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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什么是图像分割？图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种： 距离变换的定义 ：计算图像中像素点到最近零像素点的
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2024-04-24 12:56:11
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关于OpenCV3使用距离变换的应用Ｃ++实现DEMO-数玉米粒个数过程效果图软件环境VS2015,OpenCV341,C++代码实现#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int mai
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2024-03-28 21:15:13
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1. 直线检测 霍夫变换是通过霍夫坐标系的直线与笛卡尔坐标系的点之间的 “映射” 关系来判断图像中的点是否构成直线。 上图中：笛卡尔空间中一条线（y=kx+b），k表示线段的斜率、b表示垂直线段方向的位置。映射到霍夫空间中就是一个点（k，b）。其中，xy是已知的常量，kb是变量。==========这里省略一万字。。。。总结：在笛卡尔空间中多个点如果处在同一条直线上，那么映射到霍夫空间中
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2024-06-04 10:20:41
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这个函数首先是载入了两张png图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了
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2024-10-14 17:23:36
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引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？(其实就是“抠图”)。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
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2024-03-19 17:31:04
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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
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2024-05-08 16:38:36
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区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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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
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2024-05-08 15:30:42
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OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：• 定义兴趣区• 在ROI中检测轮廓• 阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之，我
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2024-03-28 11:52:16
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又到一学期期末课程设计周 计科小学生又来发布课程设计本次是高级程序设计 用MFC构建界面，调用opencv动态链接库，再加上openmp实现并行计算。 看起来高大上很多。提示 如果要使用openmp要在配置中打开业务流程大致如此： 高斯滤波： 伪色彩增强： 在进行线性增强和灰度处理时可以选择多线程处理来缩减响应时间 ，分别以2线程和8线程展示：代码部分细节：点击打开图片按钮响应对应的代码细节展示：
距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。 距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果是一幅灰度级图像，即距
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2024-02-23 11:12:28
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距离变换是图像处理中常用的一种图像变换算法，它计算出每个像素离图像中满足某个特定条件的像素的距离，然后使用这个计算出的距离进行灰度值的变换 。常用的距离有：欧几里德距离、棋盘距离、街区距离(曼哈顿距离)。这三个距离具体的数学定义这不作介绍，网上很容易查到资料。这三个距离中最常用的距离是欧几里德距离。距离变换的应用非常广泛，以下是几个常见的应用：形态学分割：距离变换可以用于形态学分割，通过计算图像中
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2024-03-21 17:52:37
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文章目录1 环境2 效果3 原理4 案例 1 环境Python 3.8.8PyCharm 2021opencv-python2 效果3 原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素
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2023-12-15 04:51:17
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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
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2024-07-20 17:11:45
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一、Canny算子检测轮廓 ()1.概念及原理(1)之前我们是对梯度大小进行阈值化以得到二值的边缘图像。但是这样做有两个缺点。其一是检测到的边缘过粗，难以实现物体的准确定位。其二是很难找到合适的阈值既能足够低于检测到所有重要边缘，又能不至于包含过多次要边缘，这就是Canny算法尝试解决的问题。(2)Canny算子通常是基于Sobel算子，当然也可以使用其他梯度算子。其思想是
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2024-05-09 08:16:57
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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？) &
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2024-08-07 11:24:28
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