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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一、连通区域分析连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CVPR和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的
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2024-01-27 12:17:36
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OpenCV_连通区域分析与标记（Connected Component Analysis-Labeling）【摘要】 本文主要介绍在CVPR和图像处理领域中较为常用的一种图像区域（Blob）提取的方法——连通区域分析法（连通区域标记法）。文中介绍了两种常见的连通区域分析和标记的算法：1）Two- pass；2）Seed-Filling种子填充，并给出了两个算法的基于OpenCV的C++实现代码。
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2023-11-03 19:38:51
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图像连通区域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。邻域邻域即相邻得区域
原创
2023-04-16 19:36:26
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图像分割1图像分割概述 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。 连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。 &nbs
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2024-08-05 17:33:00
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我几乎完全就是照着WIKI百科上的算法实现的，不过是用Matlab而已。使用了两步法进行标记，一步法我还没怎么看。两步法中第二步是比较麻烦的，其中用到了不相交集合的一些理论，尤其是不相交集合森林，我这里的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的。如果用c++写，也许需要自己构造数据结构。 好吧，下面是我理解的算法过程： 1.首先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通，如果是
OpenCVOpenCV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。任务现在，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
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2023-11-20 07:55:24
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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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近来学习
opencv的接口调用，
opencv采用的是3.3.0版本的代码，是自己编译的，有如下一段代码(主要部分，采用vs2015编译，win7 64bit 系统)：vector<Vec4i> vecHierarchy;
vector<vector<Point>> vecContours;
// 寻找轮廓
findContours(cannyFrame,
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2024-10-25 10:07:47
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在计算机视觉中，Java的OpenCV库为图像处理提供了强大的支持。本篇博文将探讨如何在Java中实现“连通区域”的检测，并提供详细的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展，帮助你快速入门。
## 环境准备
要使用Java中的OpenCV库，我们首先需要准备好合适的开发环境。这包括安装Java开发工具包（JDK）和OpenCV库。以下是技术栈的兼容性矩阵，确保你使用的版本能
通域分析对于图像处理后面涉及到模式识别的内容来说是基础连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在CVPR和图像
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2023-11-14 09:20:41
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cvFindContours
在二值图像中寻找轮廓
int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
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2024-05-01 14:57:43
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效果：将二值化图像的连通区域划分出来前后：优点：1.图像尺寸大的也能用2.提供一个思路原理：1.逐行遍历原图像，将当前第n行连接的部分放到一起并分组，然后在n-1行寻找连通的部分，如果找到就归入该组，如果没找到就列为新组2.在向上寻找的时候可能遇到有：当前行n的某一连通区域在n-1行找到2个或2个以上对应的区域、当前行n有多个区域在n-1行找到同一个区域的问题，这些解决起来也不算难，就不提了被我p
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2024-01-03 16:09:26
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在深度学习中，尤其是语义分割模型部署的结果后处理中，离不开各类形态学处理方法，其中以连通域处理为主；同时在一些传统的图像处理算法中，也需要一些形态学、连通域处理方法。为此，整理了一些常用的连通域处理函数：查找图像中最大的连通域、删除图像中小面积的连通域、删除图像中的黑色连通域、获取形状的骨架。关于博文代码中连通域处理中的图像D:/Img_data/15.bmp，如下所示，各位如果要运行出一样的效果
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2023-11-09 16:52:09
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OpenCV实现连通区域填充前言本博客主要解决的问题来源于数据结构老师的一次作业，作业内容如下图所示。要处理的图像如下：环境配置VS2019C++OpenCV-4.1.0第一部分：使用轮廓查找和漫水填充的方法实现区域染色流程图：源程序代码：void deal_test_1()
{
Mat test_1_gray, test_1_threshold, test_1_gauss;
Ma
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2024-02-02 12:19:23
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# OpenCV 连通区域标记
在图像处理和计算机视觉中，连通区域标记（Connected Component Labeling, CCL）是一个非常重要的技术。它的任务是识别图像中所有独立的连通区域，并为每个区域分配一个唯一的标签。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库进行连通区域标记，并提供相关代码示例。
## 什么是连通区域标记？
连通区域标记是图像处理中的一
# 使用 OpenCV 实现连通区域分割的Python入门
连通区域分割（Connected Component Labeling）是计算机视觉中的一个重要技术，主要用于识别图像中的独立区域。这项技术的应用广泛，如物体识别、图像分析等。本文将介绍如何利用 Python 和 OpenCV 库实现简单的连通区域分割。
## 基本概念
在图像中，连通区域指的是由一系列相邻像素组成的区域。在灰度或二
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2024-10-28 06:14:38
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前言今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线：其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道
在计算机视觉中，使用“Python OpenCV”库找寻连通区域是图像分析的常见任务。这个过程不仅是处理二值图像的关键部分，也在形状分析、目标检测和图像分割等应用中起到至关重要的作用。本文将针对如何使用OpenCV找到这些连通区域进行详细分析，从背景描述到技术原理，再到源码分析和应用场景，最后展望未来可能的研究方向。
```mermaid
flowchart TD
A[图像输入] -->
# Python OpenCV 求连通区域探索
在计算机视觉和图像处理领域，求连通区域是一项基本操作。这项技术通常用于物体识别、图像分割等应用中。通过OpenCV库，我们可以轻松地找到图像中的连通区域。
## 什么是连通区域？
连通区域是指在图像中由相连像素构成的区域。在二值图像中，连通区域通常由黑色或白色的像素组成。根据连接方式，连通区域可以分为4连通和8连通。在4连通中，只有上下左右的像
原创
2024-10-09 06:19:41
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