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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Ŀ¼在图像分割领域，一个重要任务便是分割出感兴趣(ROI)区域。如果是简易的矩形ROI区域其实是非常容易分割的，opencv的官方python教程里也有教到最简易的矩形ROI分割(剪裁)，其本质是多维数组(矩阵)的切片。但是现实情况中，ROI是不规则的多边形，也可能是曲线边界，那么该如何分割出来呢？下面总结几种思路。可能只提供核心部分的代码示例，具体应用要结合你自己的项目来修正。一、已知边界坐标，
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2023-06-16 13:04:01
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在工作中。在做数据集时，需要对图片进行处理，照相的图片我们只需要特定的部分，所以就想到裁剪一种所需的部分。当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作。这样更精准一些。一、指定图像位置的裁剪处理import os
import cv2
# 遍历指定目录，显示目录下的所有文件名
def CropImage4File(filepath,destpath):
pathDir = os.
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2023-06-16 10:09:49
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何颖+张星阳+赵金龙摘要：将目标图像利用具体的算法操作将待处理图像分割成几个特定的、分别具有独特性质的区域，并把目标区域和背景分离出来，分割结果的好坏直接关系着图像的进一步分析。通过区域生长法对右心室MRI图像进行分割算法研究，区域生长法要想区域分割算法能够成功的三个重要因素是，选择合理的种子点像素，设计针对特定图像合理的生长准则，制定合理的生长停止的条件。通过采用置信连接与孤立连接分割法的对比，
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2024-06-19 15:18:09
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图像分割1、阈值分割1.1、确定阈值1.2、自定义函数1.3、Opencv函数2 、基本区域生长2.1 、自定义函数3、区域分裂与合并3.1、自定义函数4、分水岭算法4.1、Opencv函数4.2、自定义函数 图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其他伪目标中分离出来。 1、阈值分割若图像中目标和背景具
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2024-04-15 14:35:13
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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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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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分水岭算法图像分割（Image Segmentation with Watershed Algorithm）目标 本节我们将要学习 • 使用基于掩模的分水岭算法进行图像分割 • 函数：cv2.connectedComponents()、 cv2.watershed()1. 原理任何一副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
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2024-02-04 21:15:17
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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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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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# Python区域生长算法分割图像教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个Python区域生长算法分割图像的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 选择种子点 |
| 3 | 初始化标记矩阵 |
| 4 | 计算邻域像素 |
| 5 | 确定生长准则 |
| 6 | 生长算法 |
| 7 | 显示结果 |
## 2
原创
2024-07-08 05:01:15
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# 区域生长算法分割图像
在数字图像处理领域，图像分割是一项重要的任务，它将图像划分为多个具有相似特征的区域，以便后续分析与处理。区域生长算法是其中一种常用的图像分割方法，其基本思想是从一个种子点开始，根据预定的相似性准则逐渐将相邻的点加入到当前区域中。本文将详细介绍区域生长算法，并提供Python代码示例。
## 区域生长算法简介
区域生长算法主要包括以下几个步骤：
1. **选择种子点
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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# 使用Python恢复图像中的特定区域
在计算机视觉领域，图像恢复是一个重要的课题。今天，我们将向你展示如何使用Python对象来实现“恢复图像中的特定区域”。这一过程需要使用一些流行的图像处理库，如OpenCV和NumPy。接下来，我们将分步骤讲解整个实现过程。
## 整体流程概述
在实现特定区域的图像恢复之前，我们需要明确整体的流程。以下是恢复图像中特定区域的简单步骤：
| 步骤 |
原创
2024-09-24 08:10:15
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从本周开始，新专栏《图像分割应用》就跟大家见面了。本专栏主要介绍图像分割
原创
2022-10-12 15:46:40
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这类方法按照图像的相似性准则划分不同的区域块。其中较为典型的方法优：种子区域生长法、分水岭法、区域分裂合并法。种子区域生长法：首先通过一组表示不同区域的种子像素开始，逐步合并与种子周围相似的像素，从而扩大区域，直到无法合并像素点或者区域为止。这个相似性度量可以采用平均灰度值、纹理、颜色等信息。该方法的关键就是如何选择初始的种子像素以及生长准则。区域分裂合并法：该方法首先要确定分裂合并的准则，然后对
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2024-01-01 20:30:20
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医学图像分割竟然有这么多门道……
原创
2021-08-09 15:51:46
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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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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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一、简介 区域增长法是一种已受到计算机视觉界十分关注的图像分割方法。它是以区域为处理对象的，它考虑到区域内部和区域之间的同异性，尽量保持区域中像素的临近性和一致性的统一。这样就可以更好地分辨图像真正的边界。 基于区域的分割方法的关键在于定义一个一致性准则，用来判断两个邻接的区域是否可以合并，一致则将两区域合并，直到不能合并为止。区域增长的方法是在图像上选定一个种子点，记录下该点的灰度值，作为
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2021-09-08 15:28:00
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