图像直方图对于一幅数字图像而言，其灰度取值为 的像素数 基于区域的分割方法1、 区域生长算法常见的区域生长算法是依据图像像素值进行分割的算法。 具体如下：选择种子点（种子点个数没有限制，但是越多算法效率也低，一般一个点比较好用）确定生长准则（一般是用像素差作为生长准则）终止生长 参考：区域生长算法
实现## 区域生长算法
from PIL import Image
import numpy as
一、定义基于区域的分割方法是一种将图像分成若干个区域的图像分割技术。这些区域通常具有相似的特征，例如颜色、纹理、亮度等，并且在图像内部具有连续性。这种分割方法的目标是将图像分成一组区域，每个区域都与其他区域不同，并且可以用于进一步的图像分析和处理。常见的基于区域的分割方法包括以下几种：区域生长法（Region Growing）：从某个起始点开始，不断地向周围生长，直到达到一定条件为止，例如颜色、纹
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2024-01-13 09:13:07
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本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使用，对指定区域图像混合操作。
本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使
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2024-05-16 20:34:10
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这类方法按照图像的相似性准则划分不同的区域块。其中较为典型的方法优：种子区域生长法、分水岭法、区域分裂合并法。种子区域生长法：首先通过一组表示不同区域的种子像素开始，逐步合并与种子周围相似的像素，从而扩大区域，直到无法合并像素点或者区域为止。这个相似性度量可以采用平均灰度值、纹理、颜色等信息。该方法的关键就是如何选择初始的种子像素以及生长准则。区域分裂合并法：该方法首先要确定分裂合并的准则，然后对
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2024-01-01 20:30:20
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本文为本人看OpenCV源码及相关博客总结1）行人检测完后后期，需要对矩形框进行融合，下面是本人看OpenCV源码总结的矩形融合原理。第一步：将所有矩形框进行初步分类。分类原则是依据矩形框的相似性进行归类。第二步：计算上步分类后的每一类别的平均矩形框位置，即每一个类别最终对应一个矩形框。第三部：将第二步得到的矩形框再次进行过滤。过滤原理：1）将每一个类别中矩形框个数较少的类别过滤掉。2）将嵌在大矩
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2024-03-05 13:11:06
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在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。图像分割中的一些常见的术语有：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分
# 区域生长与区域分裂合并的图像分割方法
图像分割是计算机视觉和图像处理中的一项重要技术，其目的是将图像划分为若干个有意义的区域，以便于后续处理和分析。区域生长（Region Growing）和区域分裂合并（Region Splitting and Merging）是两种常用的图像分割方法。本文将通过介绍这两种方法并提供相应的 Python 代码示例，让读者了解如何利用这些技术进行图像的分割。
本文主要讲的是怎样将2幅图片叠加，就像电影里面有时候出现的镜头一样，2幅图片可以按照不同比例重叠，当然这里主要是利用opencv自带的函数addWeighted().参考资料为opencv自带tutiol及其代码。 开发环境：ubuntu12.04+opencv2.4.2+Qt4.8.2+QtCreator2.5. 实验功能： 单击Open image1按钮，打开第1幅图片并在
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2023-12-02 14:03:02
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Innodb页合并和页分裂
原创
2021-07-25 15:08:43
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源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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这个函数首先是载入了两张png图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了
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2024-10-14 17:23:36
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泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
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2024-05-08 15:30:42
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引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？(其实就是“抠图”)。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
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2024-03-19 17:31:04
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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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图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
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2024-05-08 16:38:36
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OpenCV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。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，我
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2024-03-28 11:52:16
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# Python 图像分割与合并：入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我非常高兴能够帮助刚入行的小白学习如何使用Python进行图像的分割与合并。在这篇文章中，我们将一步步地学习整个流程，并通过代码示例来加深理解。
## 1. 图像分割与合并流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个图像分割与合并的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
|
原创
2024-07-21 03:11:10
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作者：张鱼小丸子-PingCAP Region 创建、分裂、合并 TiDB 在 2.1 以及后续版本中引入了 Raft PreVote、Raft Learner、Raft Region Merge 等特性，...
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2022-08-13 07:29:18
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注意spaly的时候
原创
2022-08-17 16:46:48
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我们的目标：能够掌握轮廓查找与绘制的方法能够掌握轮廓面积及长度的计算方法能够编程实现形状匹配能够掌握轮廓的几何形状拟合方法任务一 凸包绘制案例一 获取凸包import cv2
# 读取图片并转至灰度模式
img = cv2.imread('contours2.png', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret,
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2024-04-01 09:36:17
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