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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基本思想OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论，认为每个像素跟周围的像素是有相关性关系，但是基于马尔可夫随机场的方法速度与执行效率都堪忧！所以OpenCV中没有实现。基于像素分类的背景分析方法自适应的背景提取（无参数
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2024-03-18 11:19:09
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区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
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2024-07-20 17:11:45
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1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &
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2024-08-07 11:24:28
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一、大津法OTSU（最大类间方差法） 在实际运用过程中，大津法表现得最稳定，且无需参数，对于现实图像保持了最好的均匀性和形状特性，而且被商业软件GIMP 和学术软件Matlab采纳为自动阈值法。 原理：Otsu分割方法求取阈值是求得使类间方差最大的阈值：假设待分割图像的像素数为N（就是常说的几百万像素了），它有L个灰度级(0,1,…,L-1)，灰度级为i的像素数为ni，那么直方图概率密度
记录一下区域生长法的学习过程，区域生长法是基于区域的分割方法，通过算法自动选取或者交互式选取种子点（即单个像素点），并规定所应用的谓词逻辑，将8邻接或4邻接并满足谓词逻辑的点进行合并，不断迭代，直至不满足谓词逻辑时，完成分割。最开始在实现这个功能的时候，在网上看了一些别人的代码，发现和自己理解的区域生长法有些出入，再此写下自己所理解的算法代码，仅代表个人意见。代码如下：/*
* function:
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2024-05-30 20:30:46
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引言本文章将带大家实现灾害监测中一种常用的图像分类方法，即区域生长算法。与前面介绍的几种图像分割方法不同，区域生长算法可直接对高于Uint8灰级的数据直接进行处理，所以保持了原数据的结构形式。另外，区域生长算法涉及到的参数较多，分类的结果与参数关联度较高，所以笔者也添加了阈值参量的调试程序。代码实现流程多波段TIF图像转jpg图像输入jpg图像，查询目标种子坐标区域生长算法最优阈值调
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2023-12-20 09:39:41
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数字图像处理的书数不胜数。相关的方法，从直方图、卷积到小波、机器学习方面的方法也举不胜举。OpenCV库给我们提供了一整套图像存储、显示方法外，也集成了很多很多的图像、视频处理算法以及机器学习算法，以函数的形式提供给我们使用。然而在初学阶段，我们往往过分依赖于OpenCV中的那些库函数。虽说OpenCV集成了很多高效算法，然而，毕竟不是无所不包。OpenCV中基础的算法有时会缺失，有时用起来不是很
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2024-05-28 10:28:13
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目录一、概述二、代码三、结果 一、概述
区域生长简单使用案例二、代码region_growing_segmentation.cpp#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pc
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2023-07-01 12:14:58
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首先是老师布置的作业，叫我们练习区域生长，种子可以手动选取，但最好自动找出来。于是乎我就像挑战一下，感觉网上例程很多的样子，比如： 本人搜了半天，网上虽然看似很多，但就其根本就只有这一个。于是就用了一下其中的找种子环节（函数）。#初始种子选择
def originalSeed(gray, th):
ret, thresh = cv2.cv2.threshold(gray, th, 255,
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2024-08-14 08:26:53
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1.基于区域生长的分割 算法的输出是一个聚类集合，每个聚类集合被认为是同一光滑表面的一部分。首先依据点的曲率值对点进行排序，区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的，这个点就是初始种子点，初始种子点所在区域就是最平滑的区域，一般场景中平面区域较大，这样从最平滑的区域开始生长可减少分割区域的总数，提高效率。 算法流程： 2.代码#include <iostream>
#include &l
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2023-11-02 21:00:57
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1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &nbs
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2023-08-16 18:05:06
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1、区域生长分割算法：区域生长分割算法的输出是一个聚类集合，每个聚类集合被认为是同一光滑表面的一部分。该算法思想：首先依据点的曲率值对点进行排序，之所以排序，是因为区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的，这个点就是初始种子点，初始种子点所在的区域即为最平滑的区域，一般场景中平面区域较大，这样从最平滑的区域开始生长可减少分割区域的总数，提高效率。 算法的流程：设置一空的种子
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2024-07-05 22:59:07
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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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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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1. 基于区域生长算法的图像分割原理
数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。前一种性质的应用途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二种性质的主要应用途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似的区域。区域生长算法就是基于图像的第二种性质，即图像灰度值的相似性。 1.1 基本公式
令R表示整幅图像区域，那么分割可以看成将区域R划分为n个子区
区域生长法:通俗的讲就是利用初始种子点，通过邻域判断，获取更多的种子点，以达到生长的目的。有点像是核聚变的链式反应，一个点找到更多的种子点，然后新的种子点再找到更多的，最后生长结束，种子点库也就清空了。目前主要使用的是四领域和八领域：四邻域 (左) 和八邻域 (右) 的示意图：区域生长的流程图： 以下是部分代码(参考：结合python与遥感图像的区域生长算法实现
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2023-08-21 12:15:05
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0 引言本章的大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变（如边缘）将图像分割为多个区域：首先寻找边缘线段，然后将这些线段连接为边界的方法来识别区域。第二类方法根据一组预定义的准则把一幅图像分割为多个区域：上一节根据像素性质（如灰度值或颜色）的分布进行阈值分割；本节将讨论直接寻找区域的分割技术。1 区域生长区域生长是指根据预定义的准则，将像素或子区域
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2023-10-31 18:15:22
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区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。但是，区域增长方法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大。 区域生长是一
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2024-05-30 13:19:58
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前几天看到一篇博客，题为《为什么你应该写博客》，学到了很多，同时也思考了很多，里面讲到“用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处”，一句话概括就是：书写是为了更好的思考，分享是为了让思考更有价值！ 这是本人开通CSDN博客的第一天，刚开始着手学习计算机视觉这方面不久
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2023-12-16 11:19:00
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