使用OpenCV截取目标区域关于灰度图二值化
原创
2022-08-26 10:44:50
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（一）基本介绍Graphcut是一种基于图论的分割方法，在计算机视觉领域中应用于前背景分割、医学处理、纹理分割及立体视觉灯方能，基于图论的分割技术是图像分割领域中新的研究热点，该方法基于能量优化算法，将图像分割问题转化为图的最小割优化问题。Grabcut是Graphcut算法的改进。graphcut是一种直接基于图切算法的图像分割技术，仅仅需要确认前景与背景输入，该算法就可以完成背景与前景相似督导
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2024-03-22 16:13:40
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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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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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图像分割图像分割，英文名image segmentation，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：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。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域
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2024-05-23 09:59:14
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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
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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1 K-means算法实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。1.1 算法思路随机选取聚类中心根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心计算下一次迭代的
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2023-08-05 17:29:04
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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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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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把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，每一个区域代表一个像素的集合，每一个集合代表一个物体，而完成该过程的技术通常称为图像分割。图像分割方法主要分为：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等。 阈值分割实现简单、计算量小、性能稳定。 阈值分割处理又称为图像的二值化处理。 文章目录1 全局阈值分割APIOTSU优化TRIANGLE优化直方图技术法
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2024-05-10 13:59:35
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目录一、定义二、分类三、分割难点四、常用算法五、相关论文研读六、参考所用到的文献和博客等 一、定义文字图像识别近年来应用广泛 包括传统OCR和自然场景下的文字识别图1 印刷文档中的文本图像图2 自然场景中的文本图像常见的文字图像识别应用基本上是遵循下面的流程： 字符定位 → 字符分割 → 字符识别例如车牌识别 车牌识别一般分为车牌检测、字符分割和字符识别三个主要步骤。其中，字符分割是指将原始图像
# Opencv Python 重点区域分割实现教程
## 1. 整体流程
在实现Opencv Python重点区域分割的过程中，我们可以分为以下几个步骤：
```mermaid
classDiagram
class 小白
class 经验丰富的开发者
小白 --|> 经验丰富的开发者
```
1. 读取图像
2. 灰度转换
3. 边缘检测
4. 重点区域分割
原创
2024-02-20 04:19:24
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# 使用 OpenCV 实现连通区域分割的Python入门
连通区域分割（Connected Component Labeling）是计算机视觉中的一个重要技术，主要用于识别图像中的独立区域。这项技术的应用广泛，如物体识别、图像分析等。本文将介绍如何利用 Python 和 OpenCV 库实现简单的连通区域分割。
## 基本概念
在图像中，连通区域指的是由一系列相邻像素组成的区域。在灰度或二
原创
2024-10-28 06:14:38
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文章目录轮廓周围绘制矩形和圆形框相关API使用方法Code效果 轮廓周围绘制矩形和圆形框1、API介绍； 2、代码演示；相关API1、轮廓线拟合API： approxPolyDP(): curve : 输入多边形；curve ： 曲线 approxCurve : 输出拟合后的多边形（轮廓点数减少） epsion : 两点之间的最小距离； closed ： 形成的多边形是否封闭； 基于RDP算法原
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2024-10-11 16:29:48
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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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基于区域的分割方法主要有区域生长、区域分离聚合、分水岭法等。 区域生长指的是根据同一区域内像素具有一些相似的性质 (灰度值、纹路、颜色) 来聚集像素点的一种方法。我们可以从一个像素或者是一块很小的区域开始，将周围具有相同性质的像素或者区域划入到目前的区域当中，直到没有其他的像素或者是区域能够划入到当前区域为止，以此来实现区域不断增长的过程。 区域分离与聚合将图像看成是一组不相交的区域。分割指的是将
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2024-07-11 17:40:47
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今天急需拼接几张差不多大小的图片，于是应用Opencv的一部分知识自己做了个程序： 可以随意拼接图片（横着、竖着、任意指定图片个数） 源码如下：import cv2
import numpy as np
import os
import pytesseract
from matplotlib import pyplot as plt
from PI
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2023-07-17 16:27:50
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图像分割1图像分割概述 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。 连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。 &nbs
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2024-08-05 17:33:00
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使用opencv分割图像（python实现）概述 本人在做无人农机的时候需要进行图像处理，寻找目标物并进行分割，于是总结网络各种小车寻迹等等demo，自己也终于把图像颜色分割做的七七八八，特来记录一下，留作以后参考。过程导包import numpy as np
import cv2读取图片（此处可以换成视频流，具体可以百度一下，原理相同，都是对一帧图片进行处理）image = cv2.imread
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2023-08-27 09:46:36
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