实战篇：粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现瓶盖分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景 在去年学习opencv的过程当中，做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖，当时想着，除了霍夫圆检测思路之外，能不能根据相连瓶盖的特征进行分割呢?于是便想到了根据角点检测其相连位置，然后在相连位置之间画一根线进行切除。是不是想法很单纯，觉得很好
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2024-05-02 22:01:20
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导读本文主要介绍一个密集粘连药片分割计数综合实例的实现方法和总结。
背景介绍
在实际的视觉应用场景中，我们常常会遇到物体/元件的计数问题，而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连，对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法，包括：【1】形态学 + 连通域处理方法(点击查看)【2】距离变换 + 分水岭分割方法(点击查
原创
2022-10-18 05:56:51
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# Python 粘连图像分割
在图像处理领域，图像分割是一项重要的任务，它可以将图像中的不同对象或区域进行分离。粘连图像分割是指处理一种特殊情况下的图像，即不同对象之间没有明显的分界线，而是连续粘连在一起。在这种情况下，传统的图像分割方法往往无法准确地划分出不同的对象。针对这个问题，我们可以借助Python语言和一些图像处理库来实现粘连图像分割。
## 图像分割算法
常用的图像分割算法有很
原创
2024-07-10 04:41:27
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0001，常识1计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？1、Image Classification（图像分类）图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（cat）四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person、shee
知识要点1. 分水岭算法涉及API:(前景物体从背景中分离)distanceTransform () # 计算img中非零值到距离它最近的0值之间的距离connectedComponents() # 求连通域, 用0标记图像的背景，用大于0的整数标记其他对象watershed(image, markers)# 执行分水岭法2. GrabCut (交互式区分前景背景), 通过交
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2024-03-28 10:58:13
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读取文本文件 python读取文本很简单：
#读取整个文件的内容：text = open('file.txt').read()#按行读取文本，并返回一个list，每一行是list的一个itemlines = open('file.txt').readlines()切分单词 英文行文以空格和标点符合来分隔单词，我们切分单词也以空格和标点符号来且分。
但大多之考虑到空格而忽略了标点
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2024-09-03 10:57:05
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本文将介绍如何使用分水岭算法对触摸和重叠的图像中的对象进行分割和提取。 参考：https://www.pyimagesearch.com/2015/11/02/watershed-opencv/分水岭算法是一种分割的经典算法，在提取图像中连接或重叠的图像中的对象（例如上图中的硬币）时特别有用。 使用传统的图像处理方法（例如阈值检测和轮廓检测），我们将无法从图像中提取每个硬币–但是，利用分水岭算法，
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2023-12-13 00:08:26
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# 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 |
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实战篇：粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现硬币分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景 前面分享过一篇文章，是利用几何分割的方法，实现了 瓶盖的分割检测瓶盖的分割检测，本文主要利用该文章算法，应用到硬币检测当中（因为图像分辨率有一些不一样，质量也有点不同，所有需要稍微调参），经过稍微调参之后，这里附上可以直接运行的代码。 图1 瓶盖检测效果
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2024-05-13 19:51:16
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初衷最近比较闲，跟同学聊天讲到他的课题：医学图像分割，提取左心室区域。我就好奇要了原始图片，发现超声图像果然比红外图像分辨率低，他指给我左心室所在区域。思路拿到这张图第一眼，脑海里蹦出无数个小想法：感兴趣区域为一个扇形，所以首先制作掩模；这种灰度分级模糊的图像，若想分类，可以试试Kmeans，或者直接用阈值分割；后续可以分析特征，通过边界跟踪一类得到。具体流程1、原图通过k_means二分类，并得
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2024-04-26 15:01:32
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1. opencv中膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀是图像形态学的最基础变换方式，在消除噪声，元素分割和连接等方面都有应用。膨胀 膨胀是一种卷积操作，它将目标像素的值替换为卷积核覆盖区域的局部最大值,也可以说是“最大化”操作，使明亮区域扩张并联通。opencv函数定义：
void cv::dilate(
cv::InputArray src,//Input image
cv::OutputArra
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2024-03-06 12:33:39
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Python图片物体分割代码实现流程
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概述
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在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现图片物体分割的代码。图片物体分割是计算机视觉中的一个重要任务，它可以将一张图片中的物体从背景中分割出来。我们将使用Python中的一些常用库来实现这个功能。
流程
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下面是实现图片物体分割的整个流程，我们将使用以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-02-05 10:21:23
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作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测、GAN研究动机 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper，在U型结构的特征网络中，高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释，另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的，目前很多流行方法都是引入Attention（注意力机制），但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进，具体步骤是引入了
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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文章目录前言1.分割流程图2.图像预处理2.1 改进二值化算法2.2 形态学运算3.提取轮廓4.凸包检测5.标记大米 前言转载请注明本文出处。最近一段时间一直在看粘连分割，网上也有很多demo，找了一个大米的图像做测试。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。1.分割流程图分割总流程图如下图所示：2.图像预处理图像预处理包括图像二值化+形态学运算。2.1 改进二值化算法此处二值化思想参考本博客
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2024-03-11 14:24:02
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# 使用OpenCV进行物体分割的完整指南
本文将详细介绍如何使用Python中的OpenCV库实现物体分割。我们将按照一定的步骤进行实施，确保您能够顺利掌握该技术。以下是整个过程的概述和步骤。
## 整体流程概述
| 步骤 | 描述 |
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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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摘要1.引言2.相关工作3.技术方法3.1 数据收集3.2算法概要3.3 模型模板计算3.4 模板计算的优化3.5 相似性度量4.结果与讨论4.1 小位移和扭曲4.2背景杂乱4.3关于相似度得分的注意事项5.未来工作6.结论致谢参考文献 摘要当今存在的大多数物体检测方法不是针对透明物体而定制的，其中局部特征发光或透明物体后面的背景改变。此外，透明对象没有自己的内在纹理或特征，因此很难使用图像补丁
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2024-08-19 15:11:45
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http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before
首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
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2024-04-07 10:29:31
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