实现效果相机拍照，对图片进行倾斜矫正图片矫正实现步骤读取图片到内存。为两张图检测ORB特征点。
特征匹配：找到两图中匹配的特征点，并按照匹配度排列，保留最匹配的一小部分。然后把匹配的特征点画出来并保存图片。
计算单应性矩阵：由于上一步产生的匹配的特征点不是100%正确的，需要调用findHomography 函数来计算多个二维点对之间的最优单应性变换矩阵。
透视变换：有了精确的单应性矩阵，就可以把
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
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
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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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
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
首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
图像分割：百度百科是这么定义的，图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区像分割1、基于图论的分割方法&nbs
阈值分割全局阈值处理
% 迭代实现方式
T = 0.5*(double(min(f(:)))+double(max(f(:))));
done = false;
while ~done
g = f>=T;
Tnext = 0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done = abs(T - Tnext) < 0.5;
T =
第十七章: 图像分割与提取我们在图像处理中，经常会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，比如监控视频中的车辆、行人等提取出来。 而实现图像分割可以用：形态学变换、阈值算法、图像金字塔、图像轮廓、边缘检测等方法实现。但是本章介绍使用分水岭算法及GrabCut算法对图像进行分割和提取一、分水岭算法算法原理 分水岭算法的启发思路是：把一幅灰度图像看成地理上的地形表面，每个像素的灰度值代表高
OpenCV 环境搭建 及 实现测试案例，没有你想象的那么麻烦噢，一篇文章带你分分钟搭好环境跑通实例。OpenCV开发环境要求：OpenCV Android SDK 3.3 版本JDK8： 64位Android StudioAndroid SDK 与 NDK开发包笔者本系列使用的环境Android Studio 3.3Android SDK 28Android NDK r191. 软件以及相关包的
在图像识别中，如果可以将图像感兴趣的物体或区别分割出来，无疑可以增加我们图像识别的准确率，传统的数字图像处理中的分割方法多数基于灰度值的两个基本性质不连续性 以灰度突变为基础分割一副图像，比如图像的边缘 相似性 根据一组预定义的准则将一副图像分割为相似的区域。阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是这类方法的例子。 在边缘检测算法中我们学习了如何利用不连续性来分割图像。分水岭算法（watersh
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2023-10-16 20:04:45
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先看效果说明使用分水岭算法对图像进行切割，设置一个标记图像能达到比較好的效果，还能防止过度切割。1、这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀，去掉小的白色区域，得到图像的前景区域。并对前景区域用255白色标记2、相同对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反。得到背景区域。并用128灰度表示3、将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示。4、用标记图和原图，利用opencv的watershed对图像进行
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2023-07-03 22:35:34
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前言网上其实有好多unet的教程，但是大多不支持多波段(遥感图像除了RGB波段还有红外等其他波段)，多类别的话标签做onehot编码的时候类别颜色要手动输入。针对这两个问题，今天写下这篇文字。有问题欢迎留言评论，觉得不错可以动动手指点个赞同&喜欢 如果我们的keras环境还没有搭建好，请先移步我下面这个文字： 馨意：深度学习Win10_Keras_TensorFlow-
图像的分割与修复图像分割的基本概念图像分割定义：将前景物体从背景中分离出来图像分割方法：传统的图像分割方法
分水岭法GrabCut法MeanShift法背景扣除基于深度学习的图像分割方法分水岭法问题：图像存在过多的极小区域而产生许多小的集水盆，使得图像分割太碎，不利于处理处理步骤：标记背景标记前景标记未知域进行分割watershed(img,masker)masker 标记数据，前景、背
GrabCut图像分割算法基本概念OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该
opencv4学习笔记（1）-阈值分割3种方法文章结构：1.三种分割方法：直接分割、自适应分割（平均值、高斯均值）
2.函数使用
3.程序例程 （C++）
4.效果展示
5.参数设置心得三种分割方法1.直接分割直接分割即最简单的分割方法，将图片转换为灰度图，设置一个灰度值界限，在界限内的像素点，我们就让他变为白色，否则就变成黑色。直接分割简单粗暴，但是缺点也很明显。如果一个
cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
基于距离的分水岭分割流程：代码：粘连对象分离与计数/*
读取图像，将原图上进行pyrMeanShiftFiltering()处理，保留更多的边缘信息，
在平滑区进行滤波，保证后面二值化时的效果更好，
转成单通道，二值处理，进行距离变换，将距离变换的结果归一化，找到山峰
再一次进行二值化处理，转到CV_8U类型的图像
进行轮廓发现，绘制轮廓，每次绘制轮廓时用不同的值对每个轮廓进行标记
关键：画一个圆
