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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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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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、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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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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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
CvCreateImage函数说明cvCreateImage是openCV中的一个函数。OpenCV是Intel公司支持的开源计算机视觉库。 cvCreateImage： 创建头并分配数据 IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); 参数说明： size 图像宽、高. depth 图像元素的位深度，可
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2024-02-22 17:17:59
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文章目录1 环境2 效果3 原理4 案例 1 环境Python 3.8.8PyCharm 2021opencv-python2 效果3 原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素
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2023-12-15 04:51:17
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opencv_createsamples.exe 用来生成正样本vec的，用来准备训练用的正样本数据和测试数据。他的输出为以 *.vec 为扩展名的文件，该文件以二进制方式存储图像。 Usage: opencv_createsamples.exe
[-info <collection_file_name>] //就是跟存放正样本图片目录位置相同的描述文件的路径
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2024-03-06 18:21:50
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一、理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程。其中相似性判据可以是像素灰
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2023-06-01 15:52:50
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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
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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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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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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区域增长法/区域生长法区域增长法主要用于区域的分割。是一种非常简单的图像处理算法。可以用于彩色图像，可以用于二值图像等。主要思想：先指定种子点，然后将种子点与周围的像素点进行比较，如果满足某种准则（一般人为规定），则合并，然后继续增长，直到没有满足的像素点为止，这样就把一个区域找到或者说生长出来了。准则有三个：1.确定初始种子点位置：可以人工选取，或者寻找物体内部的点。2.确定生长准则：1.灰度值
# Python区域生长算法
## 介绍
区域生长是一种基于像素相似性的图像分割算法，它可以根据像素的相似性将图像分割成不同的区域。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现区域生长算法。本文将详细介绍Python区域生长算法的实现步骤和相应的代码。
## 实现步骤
下面是Python区域生长算法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2023-07-27 07:22:20
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# 区域生长算法在图像处理中的应用
区域生长算法是一种常用的图像分割技术，主要用于将相似的像素归为同一区域。其基本思想是从种子像素开始，根据一定的相似性标准（如颜色、灰度等），逐步扩展到相邻的像素，形成一个连通的区域。在本篇文章中，我们将解释区域生长的原理，并提供 Python 的实际代码示例，以帮助读者深入理解这一算法。
## 区域生长算法的基本概念
### 1. 选择种子像素
区域生长
原创
2024-10-19 04:21:30
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