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 // meanshift.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include ...

　　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 ...

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 ...

OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。（大津算法）。不过OTSU比较适合前景和背景像素值差距比较大的图像，如果图像复杂、细节多、近色的话，OTSU算法效果不好。 阈值将原图像分成前景、背景两个图像。前景：用ｎ１，ｃｓｕｍ，ｍ１来表示在当前阈值下的前景 ...

对多种常用的图像分割算法进行对比，并采用像素精度（PA）、均像素精度（MPA）、均交并比（MIoU）、频权交并比（FWIoU）四个评价因子对各算法的分割效果进行评定，值越大说明分割效果越好 https://blog.csdn.net/qq_37274615/article/details ...

介绍 以下转自一篇很好的博文，图像分割—基于图的图像分割（Graph-Based Image Segmentation），不过这篇发表于2014年07月21日 21:45:01的原创博文，阅读量不到2015年01月12日 15:18:52转摘博文的一半。 下一篇随笔中附上Python实现 ...

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 ...

　　本篇随笔参考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189 　　图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像 ...