圖像分割 圖像分割：利用圖像的灰度、顏色、紋理、形狀等特征，把圖像分成若干個互不重疊的區域，並使這些特征在同一區域內呈現相似性，在不同的區域之間存在明顯的差異性。然后就可以將分割的圖像中具有獨特性質的區域提取出來用於不同的研究。 圖像分割技術已在實際生活中得到廣泛的應用。例如：在機車檢驗領域 ...

K-means算法用於聚類分析，廣泛用於機器學習領域。 下面借用百度百科的解釋，個人覺得講的還算清楚： k-means 算法接受參數 k ；然后將事先輸入的n個數據對象划分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度 ...

圖像分割 基於閾值 優點：灰度閾值化，簡單，快速，廣泛用於硬件處理圖像，如：FPGA實時圖像處理 場景：各個物體不接觸，物體和背景灰度值差別較明顯，閾值處理效果好 基於邊緣 返回結果：邊緣檢測的結果是點，不能作為圖像分割的點，需要進一步處理 ...

K-Means算法： 我們常說的K-Means算法屬於無監督分類（訓練樣本的標記信息是未知的，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質和規律，為進一步的數據分析提供基礎），它通過按照一定的方式度量樣本之間的相似度，通過迭代更新聚類中心，當聚類中心不再移動或移動差值小於 ...

　　原文鏈接：https://blog.csdn.net/sgzqc/article/details/119682864 一、簡介 　　區域增長法是一種已受到計算機視覺界十分關注的圖像分割方法。它是以區域為處理對象的，它考慮到區域內部和區域之間的同異性，盡量保持區域中像素的臨近性和一致性的統一 ...

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">ff，輸出圖像 g">gg，則閾值化公式為： g(i,j)={1当 f(i, j ...

　　本篇隨筆參考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189 　　圖像分割是計算機視覺研究中的一個經典難題，已經成為圖像 ...

一 圖像分割之閾值分割： 　　請參見halcon例程：gray_histo.hdev 　　此例程中主要用到兩個算了： 　　1.gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto) 　　作用：獲得圖像的某一指定區域內的灰度分布 ...