彩色图像分割
一、实验目的：熟悉RGB空间的彩色图像分割方法 二、实验内容：以redflower.jpg图像为例，采用边界盒方法分割出该图像中的红色花朵，通过改变标准偏差的系数值，观察对分割结果产生的影响 原图： 运行结果截图： ...
原文：opencv 彩色图像分割（inrange）
灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像。 彩色图像增加了色彩信息，可以通过不同的色彩值来分割图像，常用彩色空间HSV HSI, RGB, LAB等都可以用于分割 笔者主要介绍inrange 来划分颜色区域。先看看OpenCV的文档： C :voidinRange InputArraysrc, InputArraylowerb, InputArrayupperb, OutputArr ...
2017-10-11 22:39 2 16765 推荐指数：
相关推荐
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 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 ...
OpenCV的彩色图像的各通道显示
RGB图像 RGB彩色空间主要有两个彩色模型，一个是“加色（RGB）模型”，一个是“减色（CMY）模型”。加色模型又称“三基色模型”：RGB（Red/Green/Blue，红绿蓝），三基色可以混合成任意颜色，如下图示。减色模型主要是为了解决RGB模型对无源物体图像处理的复杂（特别是黑色 ...
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 ...
Python-OpenCV 彩色图像转灰度图像
1. Opencv彩色图像转灰度图像 OpenCV转灰度图像特别简单，只需调用函数 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 即可。 小生就不赘言了，直接上案例(*^▽^*)。 2. 例子 2.1 Code 2.2 结果显示 ...
[学习opencv]彩色图像通道分离、合成
将彩色图像RGB三色分离出来是一个很有意义的操作。 用到void split(const Mat& mtx,vector<Mat>& mv),void merge(const vector<Mat>& mv,Mat& dst)这两个函数 ...
Opencv——彩色图像灰度化的三种算法
为了加快处理速度在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。24为彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着RGB分量的亮度。 当RGB分量值不同时，表现为彩色图像；当RGB分量相同时，变现为灰度图像： 一般来说，转换公式有3中。 (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i ...