文章目录1. 介绍2. HSV颜色空间3. python实现HSV图像分割3.1. 代码实现3.2. 运行结果 1. 介绍HSV颜色系统简介： HSV 即使用色相（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Value）来表示色彩的一种方式。是一种在人们生活中常用的颜色系统，因为它符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色有多亮。（1）(色相，Hue)：将颜色用0°~360°来表
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2024-09-04 20:40:08
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OpenCV提供另一個grabCut影像分割演算法，計算方式較watershed更複雜，但結果比較精
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2023-01-05 13:19:50
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# Python OpenCV 图像分割技术：GrabCut
## 引言
图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是将图像分割成具有语义意义的区域。在图像分割中，GrabCut是一种流行的算法，它基于图割理论，并使用用户提供的前景和背景信息来分割图像。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行GrabCut图像分割，并提供代码示例。
原创
2023-09-10 08:33:00
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文件列表：glfw3.dll: 在http://www.glfw.org/download.html 点击下载32-bit Windows binaries，解压后选择lib-vc2015/glfw3.dllglfw.py: 在https://github.com/rougier/pyglfw文件列表中下载glfw.pyShaderProgram.py:1 import os
2 import
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2023-06-19 13:30:45
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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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Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法，它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置，实现对目标与背景的分离/分割，
原创
2020-01-23 17:06:39
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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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# Python人像分割GrabCut算法实现
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现GrabCut算法来实现人像分割。GrabCut算法是一种基于图像分割的算法，它能够将图像中的前景和背景进行分离。通过这种算法，我们可以将人物从背景中提取出来，方便后续的图像处理和分析。
## 2. 实现步骤
下面是使用GrabCut算法实现人像分割的步骤概览。我们将使用Open
原创
2024-01-21 06:11:33
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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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1.算法概述我们使用11或13维特征向量表示图像中的每个像素。两个特征用于表示像素之间的空间关系；由图像尺寸规格化的x和y像素坐标。对于灰度图像，一个特征是低通表示，它捕获平均图像强度。（低通r、g和b平面用于彩色图像）。我们使用8个特征来表示纹理信息，使用对一组定向过滤器的响应。最后，利用主成分分析法对特征空间进行降维。详细说明如下。 二、a、 平均灰度（和颜色信息） 我们使
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2023-11-10 12:42:10
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图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程。该技术相关的场景物体分割、人脸人体Parsing、人体前背景分割、三维重建等技术被广泛应用于无人驾驶、手机应用、增强现实、安防监控等领域。AI技术的三个要素：算法、数据和应用场景，数据是非常重要的。算法会快速的迭代更新，但是数据的获
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2023-10-08 21:35:34
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# 使用Python进行Law纹理分割的科普文章
在计算机视觉领域，纹理分割是一个重要的研究方向。纹理分割旨在将图像中不同纹理的区域分开，以便于后续的图像处理和分析。今天，我们将探讨如何使用Python中的一些工具来实现Law纹理分割。
## 什么是Law纹理？
Law纹理是由R.M. Law于1980年代提出的一种纹理分析方法。它使用一组基于线性滤波器的算子，这些算子能够有效捕捉图像的不同
1. 引言 纹理是对图象的象素灰度级在空间上的分布模式的描述，反映物品的质地，如粗糙度、光滑性、颗粒度、随机性和规范性等。当图象中大量出现同样的或差不多的基本图象元素（模式）时，纹理分析是研究这类图象的最重要的手段之一，此外分形方法也十分重要[2]。 &nbs
提示：
阅读本文需要一定的3D图形学和DirectX9基础，如果你发现阅读困难，请参阅
D3D中基本三角形面的绘制。
本文用到的坐标系统变换函数请参阅
DirectX 9的坐标系统变换。
纹理是指物体表面本身所具有的图案，可采用贴图的方法将一张二维图象张贴到一个三维物体的表面，这就是所谓的纹理贴图技术。与材质一样，纹理也是物体表面的一种
1 简介编辑2 部分代码%clear all; clc; clf; warning off; close all hidden;totalt = 0; % Total time spent on segmentation.% PRE-PROCESS the image to produce a feature set.% 1. Texture processing using D
原创
2022-05-30 22:00:34
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先看效果说明使用分水岭算法对图像进行切割，设置一个标记图像能达到比較好的效果，还能防止过度切割。1、这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀，去掉小的白色区域，得到图像的前景区域。并对前景区域用255白色标记2、相同对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反。得到背景区域。并用128灰度表示3、将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示。4、用标记图和原图，利用opencv的watershed对图像进行
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2023-07-03 22:35:34
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一、目的1、画一个四边形并加载纹理。二、程序运行结果三、纹理 纹理是一个2D图片（甚至也有1D和3D的纹理），它可以用来添加物体的细节。 为了能够把纹理映射(Map)到四边形上，我们需要指定四边形的每个顶点各自对应纹理的哪个部分。这样每个顶点就会关联着一个纹理坐标(Texture Coordinate)，用来标明该从纹理图像的哪个部分采样。之后在图形的其它片段上进行片段插值(Fragment
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2024-07-11 08:14:32
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20192419 2019-2020-2 《Python程序设计》实验4报告课程：《Python程序设计》班级：1924姓名： 万腾阳学号：20192419实验教师：王志强实验日期：2020年6月3日必修/选修： 公选课1.实验内容Python综合应用：运用pygame尝试编写flappy bird代码2. 实验过程及结果一开始，我打算照着课本将飞机大战的代码稍作更改，差不多就相当于flappy
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2023-09-11 21:49:17
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1)分水岭算法 原理： 任何一幅灰度图像都可以被看成是拓扑平面，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的汇合，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原理 对灰度图的地形
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2024-10-05 08:49:26
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# 使用 Python 实现机器学习纹理分割的入门指南
纹理分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是将图像中的不同纹理区域进行区分。本文将带领你通过一个流程指南，帮助你实现机器学习算法进行纹理分割。
## 流程概述
下面是进行纹理分割的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------
原创
2024-09-19 04:44:54
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