原文:OpenCV学习(23) 使用kmeans算法实现图像分割

本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分 个簇,背景 白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img cv::imread .. kmeans.jpg namedWindow image imshow image , img 首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用 位浮点数表示,接着我们会定义一个标记矩阵labels,用来存放km ...

2013-10-23 21:48 1 8512 推荐指数:

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图像分割 - KMeans 实现

图像分割是一种图像处理方法, 它是指将一副图像分割成若干个互不相交的区域; 图像分割实质就是像素的聚类; 图像分割可以分为两类:基于边缘的分割,基于区域的分割, 聚类就是基于区域的分割KMeans 实现图像分割 KMeans 分割图像实质上是对像素的聚类,每个类有个代表 ...

Mon Mar 02 21:55:00 CST 2020 0 857
基于Kmeans图像分割

实现方式: 编辑器:Spyder 编译环境:Python 3.6 操作系统:Win 10 下面直接贴出代码: (2017.10.25修改),增加了下面代码中的第七行,将KMeans宏包导入。 效果图对比: 参考链接: http ...

Mon Oct 23 23:09:00 CST 2017 0 2006
OpenCV 图像分割

1 基于阈值 1.1 灰度阈值化 灰度阈值化,是最简单,速度最快的图像分割方法,广泛用于硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 f">ff,输出图像 g">gg,则阈值化公式为: g(i,j)={1当 f(i, j ...

Thu Jan 28 18:42:00 CST 2021 0 296
OpenCV图像分割 (一)

1 基于阈值 1.1 灰度阈值化 灰度阈值化,是最简单,速度最快的图像分割方法,广泛用于硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 $f$,输出图像 $g$,则阈值化公式为: $\quad g(i, j) = \begin{cases ...

Sun Jul 09 00:23:00 CST 2017 0 15324
图像分割算法(1)

在对处理后的图像数据进行分析之前,图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。 根据目标可将图像分割分为: 完全分割 —— 结果是一组唯一对应于输入图像中物体的互不相交的区域。 部分分割 —— 区域并不直接对应于图像物体 ...

Tue Apr 07 06:46:00 CST 2020 0 2532
图像分割学习笔记_1(opencv自带meanshift分割例子)

  Meanshift不仅可以用于图像滤波,视频跟踪,还可以用于图像分割。   一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维,即(x,y,r,g,b),众所周知,meanshift经常用来寻找模态点,即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点,由于不同的点最终会收敛到不同的峰值 ...

Thu Jun 07 03:28:00 CST 2012 14 49940
 
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