图像分割 图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 图像分割技术已在实际生活中得到广泛的应用。例如：在机车检验领域 ...

K-means算法用于聚类分析，广泛用于机器学习领域。 下面借用百度百科的解释，个人觉得讲的还算清楚： k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度 ...

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 ...

K-Means算法： 我们常说的K-Means算法属于无监督分类（训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，为进一步的数据分析提供基础），它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 ...

　　原文链接：https://blog.csdn.net/sgzqc/article/details/119682864 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 ...

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 ...

一 图像分割之阈值分割： 　　请参见halcon例程：gray_histo.hdev 　　此例程中主要用到两个算了： 　　1.gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto) 　　作用：获得图像的某一指定区域内的灰度分布 ...