OpenCV 之 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 ...
原文：OpenCV —— 图像局部与部分分割（一）
背景减除 一旦背景模型建立，将背景模型和当前的图像进行比较，然后减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了 缺点 该方法基于一个不长成立的假设：所有像素点是独立的 场景建模 新的前景 物体移动的新位置 旧的前景 物体离开后留下的 空洞 背景 cvInitLineIterator 和 CV NEXT LINE POINT 对任意直线上的像素进行采样 帧差 用一帧减去另一帧，然后将 ...
2014-06-29 21:37 0 5230 推荐指数：
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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 ...
opencv（python） 图像分割
图像分割 基于阈值 优点：灰度阈值化，简单，快速，广泛用于硬件处理图像，如：FPGA实时图像处理 场景：各个物体不接触，物体和背景灰度值差别较明显，阈值处理效果好 基于边缘 返回结果：边缘检测的结果是点，不能作为图像分割的点，需要进一步处理 ...
OpenCV meanshift 图像分割代码
参考：这个帖子的主要代码有错误，根据回帖改了一些 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/06/2538695.html ...
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