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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文章目录前言一、二值化二、形态学去噪点三、创建maker四、应用分水岭五、完整代码 前言我们将展示一个如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的物体的例子。 考虑一下下面的硬币图像，这些硬币相互接触。即使你去阈值化它，它也会互相碰触。一、二值化我们从找到硬币的大概估计值开始。为此，我们可以利用自适应的二值化。#include<iostream>
#include<opencv2\o
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2024-01-16 16:05:35
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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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opencv4学习笔记（1）-阈值分割3种方法文章结构：1.三种分割方法：直接分割、自适应分割（平均值、高斯均值）
2.函数使用
3.程序例程 （C++）
4.效果展示
5.参数设置心得三种分割方法1.直接分割直接分割即最简单的分割方法，将图片转换为灰度图，设置一个灰度值界限，在界限内的像素点，我们就让他变为白色，否则就变成黑色。直接分割简单粗暴，但是缺点也很明显。如果一个
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2024-01-15 01:20:12
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原理任何一幅灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水，随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。但是这种方法通常都会得到过度分
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2024-03-05 12:26:28
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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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作者丨nihate导读作为ncnn推理框架里唯一一款做实例分割的模型，yolact也展现出了它的魅力，实现端到端一阶段完成实例分割且运行速度快。本文为作者上手编写的一套使用opencv部署YOLACT做实例分割的程序，程序包含C++和Python两种版本，附相关代码地址。YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的
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2024-05-18 16:03:22
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一：Gabor滤波器介绍Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核 在实际计算中，一般情况下会根据输入的theta与lambd的不同，得到一系列的Gabor的滤波器组合，然后把它们的结果相加输出，得到
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2024-08-12 17:20:16
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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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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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文章目录2 OpenCV基本操作2.1 IO操作2.2 图像基本操作2.2.1 图像绘制2.2.1.1 绘制直线2.2.1.2 绘制圆形2.2.1.3 绘制矩形2.2.1.4 添加文字2.2.1.5 试手2.2.2 获取/修改图像的像素点2.2.3 获取图像属性2.2.4 图像通道拆分/合并2.2.5 色彩空间改变2.2.6 边界填充2.3图像算数操作2.3.1 图像加法2.3.2 图像混合 2
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2023-10-20 16:58:13
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在图像处理领域，解决“python opencv 重叠分割”的问题常常需要深入理解图像的特征以及分割算法的应用。重叠分割的目标是将不同的目标区域分开，即使它们在图像中部分重叠。以下是关于如何处理这一问题的详细记录，从多个角度进行解析和展示。
## 协议背景
在图像处理的历史中，重叠分割技术经历了多个发展阶段。最初，基于阈值的方法被广泛使用，但随着计算机视觉和深度学习的发展，新的标准方法悉数出现
# Python OpenCV 实体分割
在计算机视觉中，**实体分割**（Instance Segmentation）是一项重要的任务，它不仅需要识别图像中的物体，还需要准确地分割出每个物体的区域。实现这一目标的技术在自动驾驶、医学影像分析以及智能监控等领域发挥着巨大作用。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现实体分割，包含相关代码示例和状态图，以帮助你更好地理解这一过程。
本博客主要探讨基于传统方法的验证码识别，更多的是做粘连扭曲的验证码识别的各种分割技术，其实在验证码识别这一块，深度学习做的已经非常好了，识别效率与速度都是不错的。【验证码识别】，我这里只是做一些技术探讨，关于【 基于投影的字符分割】 请查看。一、基于连通域的字符分割import queuefrom PIL import Imagedef cfs(img): """传入二值化后的图片
原创
2022-09-05 14:53:38
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# 使用Python和OpenCV进行图像分割
图像处理是计算机视觉中的重要领域，而图像分割是其中关键的一步。图像分割的目标是将一幅图像分解成多个区域，便于后续分析和处理。在这篇文章中，我们将详细阐述如何使用Python和OpenCV库来实现图像分割，并且提供完整的代码示例和相关图示。
## 什么是图像分割？
图像分割是在一幅图像中根据某种特征（如颜色、亮度等）将其划分为若干个区域。通常，图
# 使用 Python 和 OpenCV 实现物体分割的步骤详解
物体分割是一项计算机视觉任务，旨在将图像中的物体从背景中分离出来。借助 OpenCV 这种强大的计算机视觉库，我们可以轻松实现物体分割。本文将指导您从头开始实现这一目标，适合刚入行的小白开发者。
## 一、实现物体分割的流程
在进行物体分割之前，我们需要了解整个流程。以下是物体分割的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
# Python OpenCV 图像分割实现指南
## 引言
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python和OpenCV库进行图像分割。图像分割是计算机视觉中的重要任务，它可以将图像分割为多个具有不同特征的区域，以便更好地理解和处理图像。我将按照以下步骤向你展示实现图像分割的过程。
## 步骤概览
在开始编写代码之前，我们需要了解整个图像分割流程的步骤。下面是一个表格，展示了图像分割的主要步
原创
2023-08-26 08:37:11
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# 使用OpenCV进行图像分割的教程
图像分割是计算机视觉中的一个重要环节，能将图像划分为多个部分，以便更好地进行后续处理。本文将详细介绍如何在Python中使用OpenCV库实现图像分割。我们将一步一步地了解整个流程，并通过示例代码来帮助你更好地理解每一个步骤。
## 流程概述
在开始之前，让我们先概述一下完成图像分割的大致流程。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 OpenCV 实现 Python 图像分割
在计算机视觉领域，图像分割是将图像划分为多个部分的过程，通常用于提取感兴趣的区域。Python 和 OpenCV 是实现图像分割的强大工具。本文将指导你如何使用 OpenCV 来完成图像分割的基本流程。为了清晰明了，我们将以表格形式展示步骤，并逐步解释每一步所需的代码和注释。
## 图像分割的基本步骤
下面是图像分割的基本流程：
| 步
