颜色空间介绍我们所看到的图像信息，其实每一帧都是由B、G、R三个颜色分量所构成的像素点排列而成。颜色模型也被称为颜色空间，是用一组数值来描述颜色的数学模型。、RGB图像是一种比较常见的颜色空间类型，除此以外，还有一些还有一些其他的颜色空间，比较常见的包括GRAY颜色空间（灰度图像）、Lab颜色空间、XYZ颜色空间、YCrCb颜色空间、HSV颜色空间、HLS颜色空间、CIELab颜色空间、CIELu
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2024-02-19 12:43:04
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所谓的颜色空间是指，针对一个给定的颜色，我们如何组合颜色元素以对其编码。即把颜色分成几个基元素，通过组合基元素可以产生所有的颜色。RGB是最常用的一种颜色空间，因为它的原理和我们人眼的内部构成颜色的方式相同，通过基色 R（红色），G（绿色），B（蓝色），有时候还会有表示颜色透明度的（A）。HSV由一个圆锥组成，下顶点为黑色，上顶圆的中心点为白色。 H：色调，用角度度量，取值范围为0°～360°，从
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2024-03-25 19:55:13
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Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。 一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维，即(x,y,r,g,b)，众所周知，meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。 有一点需要注意的是图像像素的
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2024-03-20 16:39:46
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上次的决策树在此首先记录一下集成算法集成学习算法 集成学习（ensemble learning）是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。有随机森林（比较基础），梯度提升树（GBDT），Xgboost等集成算法。集成算法的目标集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。多个模型集成成为的模型叫做集成评估器（ensemble e
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2024-10-27 07:08:39
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通过之前的章节（四、OpenCV颜色空间——HSV颜色模型），我们已经初步认识了HSV颜色空间的特性与优势，现在就来看两个典型的应用实例，颜色分割提取 与 颜色替换。颜色分割通过HSV颜色空间的操作我们可以准确的对指定颜色进行分割图像，这也是后续图像处理中会用到的一种预处理手段。下面我们就结合一个实例来看HSV颜色分割的应用： 如下图是一个穿有红色上衣的人，我们要把衣服部分的图分割出来： 通过前面
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2023-12-23 15:49:16
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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
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2024-05-24 18:03:23
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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K-means算法分割 K-means是一种经典的无监督聚类算法 不需要人工干预。算法原理: （1）随机选择两个中心点； （2）计算每个点到这两个中心点的距离，最近的分成一类（连接起来）； （3）重新计算中心点（平均值计算），计算新的中心点到旧的中心点的差值如果小于输入的值，就说明中心的位置发生了变
原创
2022-01-25 11:29:51
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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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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
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2024-07-10 18:27:36
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一、基本思想所谓漫水填充,简单来说,就是自动选中了和种子点相连的区域,接着将该区域替换成指定的颜色 ,这是个非常有用的功能,经常用来标记或者分离图像的部分进行处理或分析。漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或者只处理掩码指定的像素点。以此填充算法为基础,类似PhotoShop的魔术棒选择工具就很容易实现了。漫水填充(FloodFill)是查找和种子点连通的颜色相同的点,魔
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2024-03-17 11:28:37
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机器学习中的一个比较常用的算法SVM，Support vector machine，支持向量机，具体说明可以看维基百科http://zh.wikipedia.org/wiki/SVM。本文主要对SVM在OpenCV中的应用进行一些说明。1、首先是SVM的构造原文这样说http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/support_vector_machines.html
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2024-06-14 10:37:20
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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
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2024-03-28 22:01:52
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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 =
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2024-04-17 09:54:44
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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
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2024-04-07 10:29:31
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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
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2024-01-25 20:21:52
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