原文:OpenCV學習(23) 使用kmeans算法實現圖像分割

本章我們用kmeans算法實現一個簡單圖像的分割。如下面的圖像,我們知道圖像分 個簇,背景 白色的任務,紅色的絲帶以及帽子。 Mat img cv::imread .. kmeans.jpg namedWindow image imshow image , img 首先我們會生成采樣點,采樣點包括原始圖像中的所有像素點,采樣點用 位浮點數表示,接着我們會定義一個標記矩陣labels,用來存放km ...

2013-10-23 21:48 1 8512 推薦指數:

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圖像分割 - KMeans 實現

圖像分割是一種圖像處理方法, 它是指將一副圖像分割成若干個互不相交的區域; 圖像分割實質就是像素的聚類; 圖像分割可以分為兩類:基於邊緣的分割,基於區域的分割, 聚類就是基於區域的分割KMeans 實現圖像分割 KMeans 分割圖像實質上是對像素的聚類,每個類有個代表 ...

Mon Mar 02 21:55:00 CST 2020 0 857
基於Kmeans圖像分割

實現方式: 編輯器:Spyder 編譯環境:Python 3.6 操作系統:Win 10 下面直接貼出代碼: (2017.10.25修改),增加了下面代碼中的第七行,將KMeans宏包導入。 效果圖對比: 參考鏈接: http ...

Mon Oct 23 23:09:00 CST 2017 0 2006
OpenCV 圖像分割

1 基於閾值 1.1 灰度閾值化 灰度閾值化,是最簡單,速度最快的圖像分割方法,廣泛用於硬件圖像處理領域 (例如,基於 FPGA 的實時圖像處理等)。 設輸入圖像 f">ff,輸出圖像 g">gg,則閾值化公式為: g(i,j)={1当 f(i, j ...

Thu Jan 28 18:42:00 CST 2021 0 296
OpenCV圖像分割 (一)

1 基於閾值 1.1 灰度閾值化 灰度閾值化,是最簡單,速度最快的圖像分割方法,廣泛用於硬件圖像處理領域 (例如,基於 FPGA 的實時圖像處理等)。 設輸入圖像 $f$,輸出圖像 $g$,則閾值化公式為: $\quad g(i, j) = \begin{cases ...

Sun Jul 09 00:23:00 CST 2017 0 15324
圖像分割算法(1)

在對處理后的圖像數據進行分析之前,圖像分割是最重要的步驟之一。它的主要目標是將圖像化分為與其中含有的真實世界的物體或區域有槍相關性的組成部分。 根據目標可將圖像分割分為: 完全分割 —— 結果是一組唯一對應於輸入圖像中物體的互不相交的區域。 部分分割 —— 區域並不直接對應於圖像物體 ...

Tue Apr 07 06:46:00 CST 2020 0 2532
圖像分割學習筆記_1(opencv自帶meanshift分割例子)

  Meanshift不僅可以用於圖像濾波,視頻跟蹤,還可以用於圖像分割。   一般而言一副圖像的特征點至少可以提取出5維,即(x,y,r,g,b),眾所周知,meanshift經常用來尋找模態點,即密度最大的點。所以這里同樣可以用它來尋找這5維空間的模態點,由於不同的點最終會收斂到不同的峰值 ...

Thu Jun 07 03:28:00 CST 2012 14 49940
 
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