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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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
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2023-08-07 15:24:10
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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分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。在前面的章节中，我们讨论了如何使用诸如图像形态学变换、阈值算法、图像金字塔、图像轮廓、边缘检测等方法对图像进行分割。本节介绍使
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2024-08-09 11:28:04
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#include<cv.h>
#include<highgui.h>
#include<iostream>
#pragma comment(lib, "cv.lib")
#pragma comment(lib, "cxcore.lib")
#pragma comment(lib, "highgui.lib")
using namespace std;
I
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2024-08-21 11:41:27
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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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距离变换： distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离，distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息，图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远。分水岭算法： 分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相
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2023-10-19 14:45:39
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利用OpenCV实现OTSU分割和最大熵分割Otsu分割一、 原理我们利用otsu分割算法可以对一张图片的前景和背景进行分割。其思想主要是寻找前景与背景之间的界限灰度值（大于该界限灰度值的部分为前景，小于），前景的平均灰度值减去图像的平均灰度值的平方记为k0，背景的平均灰度值减去图像的平均灰度值的平方记为k1，此时将前景所占的图像百分比m0乘以k0在加上背景所占的百分比m1乘以k1，记相加和为s。
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2024-03-26 07:57:09
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导读：在对处理后的图像数据进行分析之前，图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。 根据目标可将图像分割分为完全分割 —— 结果是一组唯一对应于输入图像中物体的互不相交的区域。部分分割 —— 区域并不直接对应于图像物体。其中图像数据的不确定性是主要的分割问题之一，通常伴随着信息噪声。按照主要特征可以将分割方法分为：有关图像或部分的全
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2023-07-16 19:31:23
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分水岭算法是用于分割的经典算法，在提取图像中粘连或重叠的对象时特别有用，例如上图中的硬币。 使用传统的图像处理方法，如阈值和轮廓检测，我们将无法从图像中提取每一个硬币，但通过利用分水岭算法，我们能够检测和提取每一个硬币。在使用分水岭算法时，我们必须从用户定义的标记开始。这些标记可以通过点击手动定义，或者我们可以使用阈值和/或形态学操作等方法自动或启发式定义它们。 基于这些标记，分水岭算法将输入图像
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2024-02-25 10:41:00
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做图像处理时，我们可能会遇到一个问题：我们只需要图片的一部分区域，如何把图片中的某部分区域提取出来 或者 图像想要的区域用某种颜色（与其它区域颜色不一致）标记起来 ，以上描述的问题在像处理领域称为 图像分割。说了这么多，可能还是有读者不知所云，这里我在下面放置了一张图，就是图像分割的一个应用，图像的前后对比，可以看到 人物 通过算法被很清晰地分割了出来，方便后续物体的识别跟踪。这篇文章给大家介绍的
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2024-03-07 17:58:49
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区域分割一般认为有漫水填充，区域分裂与合并，分水岭，这篇是中间的区域分裂和合并。 区域分裂合并算法的基本思想是先确定一个分裂合并的准则,即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
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2024-05-24 19:28:49
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# 使用 OpenCV Grabcuts 进行图像分割的完整指南
图像分割是一种将图像分为多个有意义的部分的技术。在 Python 中，OpenCV 提供了强大的图像处理功能，其中 Grabcuts 是一种常用的分割算法。本文将通过一个简单的示例带你了解如何使用 OpenCV Grabcuts 进行图像分割。
## 流程概述
下面是实现 Grabcuts 分割的整体流程：
| 步骤
文章目录级联分类器定义DEMO 级联分类器分类器： 判别某个事物是否属于某种分类的器件，两种结果：是、否 级联分类器： 可以理解为将N个单类的分类器串联起来。如果一个事物能属于这一系列串联起来的的所有分类器，则最终结果就是 是，若有一项不符，则判定为否 比如人脸，它有很多属性，我们将每个属性做一成个分类器，如果一个模型符合了我们定义的人脸的所有属性，则我们人为这个模型就是一个人脸。那么这些属性是
OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中，实现了grabcut分割算法，该算法可以方便的分割出前景图像，操作简单，而且分割的效果很好。算法的原理参见papaer：“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts比如下面的一副图，我们只要选定一个四边形框，把框中的图像作为
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2016-06-02 07:02:00
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分水岭算法实现（C++、opencv）1.作用： 通常用于分割图像，主要实现以临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。 相对于基于阈值的图像分割，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。
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2024-03-28 17:09:29
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实验八 图像分割实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解使用meanShfit进行图像分割的基本原理；掌握使用OpenCV通过均值漂移算法实现彩色图像分割的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的pyrMean
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2024-04-23 06:01:44
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把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，每一个区域代表一个像素的集合，每一个集合代表一个物体，而完成该过程的技术通常称为图像分割。图像分割方法主要分为：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法，以及基于特定理论的分割方法等。 阈值分割实现简单、计算量小、性能稳定。 阈值分割处理又称为图像的二值化处理。 文章目录1 全局阈值分割APIOTSU优化TRIANGLE优化直方图技术法
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2024-05-10 13:59:35
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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把不同区域涂成不同颜色！
原创
2022-03-15 15:51:44
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