分水岭算法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。 一般的分水岭算法会对微弱边缘,图像中的噪声,物体表面细微的灰度变化造成过度的分割 ...
推文: OpenCV学习 分水岭算法 原理简介简单明了 OpenCV Python教程: .分水岭算法对图像进行分割 步骤讲解不错 使用分水岭算法进行图像分割 一 获取灰度图像,二值化图像,进行形态学操作,消除噪点 二 在距离变换前加上一步操作:通过对上面形态学去噪点后的图像,进行膨胀操作,可以得到大部分都是背景的区域 原黑色不是我们需要的部分是背景 三 使用距离变换distanceTransf ...
2018-07-09 13:32 3 8638 推荐指数:
分水岭算法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。 一般的分水岭算法会对微弱边缘,图像中的噪声,物体表面细微的灰度变化造成过度的分割 ...
分水岭算法主要用于图像分段,通常是把一副彩色图像灰度化,然后再求梯度图,最后在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的边缘线。 下面左边的灰度图,可以描述为右边的地形图,地形的高度是由灰度图的灰度值决定,灰度为0对应地形图的地面,灰度值最大的像素对应地形图 ...
本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式。 原始图像和Mark图像,它们的大小都是32*32,分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图。 原始图像:(原始图像必须是3通道图像) Mark图像: 结果图像: 初始的mark图像数据如下,黄色的部分 ...
参考博客:https://segmentfault.com/a/1190000015690356 分水岭watershed 部分: https://blog.csdn.net/u010741471/article/details/45193521 曼哈顿棋盘格距离 ...
分水岭算法理论 从意思上就知道通过用水来进行分类,学术上说什么基于拓扑结构的形态学。。。其实就是根据把图像比作一副地貌,然后通过最低点和最高点去分类! 原始的分水岭: 就是上面说的方式,接下来用一幅图进行解释---->>> ...
现在我们看看OpenCV中如何使用分水岭算法。 首先我们打开一副图像: // 打开另一幅图像 cv::Mat image= cv::imread("../tower.jpg"); if (!image.data ...
先看效果 说明 使用分水岭算法对图像进行切割,设置一个标记图像能达到比較好的效果,还能防止过度切割。 1、这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀,去掉小的白色区域,得到图像的前景区域。并对前景区域用255白色标记 2、相同对阈值化 ...
一、简介 二、分水岭算法 三、图像修补 四、祛痘 ...