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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OpenCV简单实现AR需用到的算法函数介绍。OpenCV内置提供的追踪算法，目标追踪算法、稠密（密集）光流法、稀疏光流法
目前的AR需求（想要达到的目标）公司目前的需求是要能够指定一个物体开始追踪，将一张预先准备好的图像覆盖在被追踪的物体上，然后镜头偏转缩放各类操作，再转回来仍然可以识别到，并且同样依旧覆盖图片到先前的位置上来。有点类似Google C
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2023-07-17 23:57:44
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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
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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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目录前言项目说明代码说明总结前言根据上一篇文章我把项目进行的工具化调整，做成了对单一照片输入进行处理的工具。大家可以拿去直接集成到代码中使用。github项目地址项目说明项目结构如下注意项1、 checkpoints中的模型文件太大，上传不到github上，大家可以通过下面我分享的百度云盘地址下载，放到checkpoints目录中。链接：https://pan.baidu.com/s/1EFCk5
摘要：语义分割的数据集是比较大的，因此训练的时候需要非常强大的硬件支持。
原文作者：启明。此篇文章是分享两篇基于迁移学习的语义分割算法论文。第一篇：《Learning to adapt structured output space for semantic segmentation》，第二篇《ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Dom
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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在计算机视觉中，语义分割是将图像中的每个像素都分配给其对应的语义类别的任务。相比于图像分类和目标检测，语义分割需要更加精细的像素级别的标注，并且更加注重图像的细节。下面是实现语义分割的常用方法：计算机视觉如何实现语义分割？基于全卷积网络（FCN）：全卷积网络是将传统卷积神经网络的全连接层替换为卷积层和转置卷积层的网络。通过将输入图像传入FCN中，最后输出的特征图可以通过上采样操作还原到原始图像大小
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2024-05-09 15:43:53
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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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CamShift算法 简介 CamShift算法，即"ContinuouslyApative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：Back Projection计算。Mean Shift算法CamShift算法1 ）Back Projection计算(反向投影)计算Back Projectio
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2024-05-15 21:09:54
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多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区域，如阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是基于这种方法形成的。下面将对每类算法进行详细说明。 图像边缘
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2024-02-02 13:31:15
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U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation背景Ｍask = Function(I)11. 什么是图像分割问题呢？ 简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像 Ｉ，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个
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2024-03-12 19:58:06
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本章将介绍在图像处理中常用到的几个卷积核（算子）实现图像的边缘检测和锐化操作，有Premittt算子、Roberts算子、Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、LoG算子、Canny算子。1.Premittt算子介绍：Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。原理：其原理是在
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2024-03-23 11:27:31
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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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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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Opencv-Python入门 文章目录 目录 Opencv-Python入门文章目录Opencv介绍一、环境部署 二、使用步骤1.引入库2.读取本地图片并显示 3.图片数据结构 4.使用numpy数组生成图像5.常用的图像颜色处理1.RGB图像转灰度图2.图像模糊3.图像二值化6.摄像头操作7.目标检测总结 O
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2024-06-12 05:28:52
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文章目录图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算1.2 图像的减法运算1.3 图像的乘法运算1.4 图像的除法运算1.5 图像的融合2 OpenCV的位运算2.1 非操作2.2 与操作2.3 或操作2.4 异或操作 图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算加法运算：cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
s
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2024-02-28 10:00:55
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