opencv学习心得——基础篇——了解OpenCV数据类型——基本数据类型与详解 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的） 桌面版ubuntu16.04 下载电子版书籍下载地址 暂无资源内容：OpenCV的基
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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图像分割的算法
原创
2021-07-16 14:51:43
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OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础OpenCV 入门（二）—— 车牌定位OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别OpenCV 入门（七）—— 身份证识别本文主要内容：如何训练 OpenCV
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2024-07-29 14:49:04
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目录0x01 分水岭分割0x02 分水岭分割合并图像分割是利用图像特征灰度、颜色、纹理和形状等将图像中特定的具有独特性质的区域进行划分，进而实现感兴趣的目标的提取。根据分割成因可以分为连续分割和非连续分割。连续分割是指将具有同一灰度级或相同特征的像素划分为不同区域，常见的分割方法有区域生成、阈值分割及聚类分割等。非连续分割是利用像素值突变特性来呈现不同边界区域以实现图像分割，常见的分割方法有点线检
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2023-11-10 22:51:57
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一、OpenCV入门（环境篇） 目录：一、OpenCV入门（环境篇）一、图像的分类1.二值图像2.灰度图3.彩色图二、OpenCV 简介三、Windows 下安装 OpenCV1.pip 的安装情况检查2.pip 版本更新3.pip 安装 OpenCV-Python 库4.pip 安装 Numpy 和 Matplotlib5.pip 安装 OpenCV-Python 的扩展库三、OpenCV 模块
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2024-03-14 06:59:44
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基于图的图像分割 Effective graph-based image segmentation一、前言二、算法理论2.1 构建图2.2 分割图2.3 算法的实现2.4 几个分割概念2.5 算法步骤三、
原创
2022-10-05 22:51:29
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图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。阈值处理是指剔除图像内像素值高于阈值或者低于阈值得像素点。例如，设定阈值为127，将
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2024-03-19 16:45:31
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图像分割—基于图的图像分割（Graph-Based Image Segmentation）Reference:Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT CodeGraph-Based Segmentation 是经典的图像分割算法，作者Felzenszwalb也是提出DPM算法的大牛。该算法是基于图的贪心聚类算法，实现简
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精选
2015-05-07 15:31:13
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图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。阈值处理是指剔除图像内像素值高于阈值或者低于阈值得像素点。例如，设定阈值为127，将
原创
2021-02-04 20:53:42
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图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计
原创
2023-01-01 09:51:55
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面来实战一个使用opencv检测及其分割图像的目标区域的例子。 注意：现在OpenCV for Python 就是通过Numpy 进行绑定的。所以在使用时必须掌握一些Numpy的相关知识！图像就
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2023-10-12 09:52:14
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在这篇博文中，我将详细记录和总结我在开发“Python基于OpenCV的分割系统”过程中所经历的挑战和收获。这一系统旨在利用OpenCV快速、高效地进行图像分割，为图像处理和计算机视觉领域的应用提供支持。
## 初始技术痛点
在开始这一项目之前，市场上对于图像分割的需求日益增加，但很多现有的解决方案在精准度和处理速度上都难以满足实际需求。例如，用户希望通过图像分割技术来实现快速精确的人体识别，
Grabcut图像分割与GMM、KMeans、分水岭分割的区别在于， Grabcut图像分割是用户可以选择目标图像，然后将剩余的作为背景，目标作为前景进行分割，这样可以把目标提取出来，也就是抠图；而其他三个分割算法是不需要人为干预的，通过算法将图像分割为几个部分。 &nb
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2024-02-28 09:55:00
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1 图像分割 1、图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 2、图像分割技术已在实际生活中得到广泛的应用。例如：在机车检验领域，可以应用到轮毂裂纹图像的分割，及时发现裂纹，保证行车安全；在生物医学工程方面，对肝脏CT图像进
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2023-08-17 09:08:34
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一、前言字符分割有很多方法，根据自己的需要l_img.png', 0)...
原创
2022-08-09 13:29:51
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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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举一个例子，我想要把一张图片中的某一个东西抠出来。如下图：step1：加载图片，转成灰度图。image = cv2.imread("353.jpg") //opencv 中载入图片gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。 //灰度化step2:用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的...
原创
2021-08-13 09:36:08
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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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