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 ...
原文：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，将边缘点沿着图形边界连接，形成边缘链。 检测算子： Sobel, Laplace, Canny ...
2021-10-09 18:18 0 1448 推荐指数：
相关推荐
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 ...
基于聚类的“图像分割”(python)
基于聚类的“图像分割” 参考网站： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27365576 昨天萌新使用的是PIL这个库，今天发现机器学习也可以这样玩。 视频地址Python机器学习应用 图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状 ...
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++: void ...
OpenCV meanshift 图像分割代码
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 ...
图像分割学习笔记_1(opencv自带meanshift分割例子)
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 ...
Python图像分割之区域增长法
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 ...