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 ...
基于阈值 . 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 amp x F f i, j amp x T amp x F amp x F f i, j amp lt T amp x F g i,j 当f i, j T时当f i, j lt T时g ...
2021-01-28 10:42 0 296 推荐指数:
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 ...
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 ...
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++: void ...
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 ...
一、GrabCut 1、利用Rect做分割 grab并非是全黑图像,对其使用二值化后能看到低像素值的情况 2、利用mask做分割 二、漫水填充算法——floodFill 三、综合应用(代码 ...