彩色圖像分割
一、實驗目的：熟悉RGB空間的彩色圖像分割方法 二、實驗內容：以redflower.jpg圖像為例，采用邊界盒方法分割出該圖像中的紅色花朵，通過改變標准偏差的系數值，觀察對分割結果產生的影響 原圖： 運行結果截圖： ...
原文：opencv 彩色圖像分割（inrange）
灰度圖像大多通過算子尋找邊緣和區域生長融合來分割圖像。 彩色圖像增加了色彩信息，可以通過不同的色彩值來分割圖像，常用彩色空間HSV HSI, RGB, LAB等都可以用於分割 筆者主要介紹inrange 來划分顏色區域。先看看OpenCV的文檔： C :voidinRange InputArraysrc, InputArraylowerb, InputArrayupperb, OutputArr ...
2017-10-11 22:39 2 16765 推薦指數：
相關推薦
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 ...
OpenCV 之 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 ...
OpenCV的彩色圖像的各通道顯示
RGB圖像 RGB彩色空間主要有兩個彩色模型，一個是“加色（RGB）模型”，一個是“減色（CMY）模型”。加色模型又稱“三基色模型”：RGB（Red/Green/Blue，紅綠藍），三基色可以混合成任意顏色，如下圖示。減色模型主要是為了解決RGB模型對無源物體圖像處理的復雜（特別是黑色 ...
opencv（python） 圖像分割
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 ...
Python-OpenCV 彩色圖像轉灰度圖像
1. Opencv彩色圖像轉灰度圖像 OpenCV轉灰度圖像特別簡單，只需調用函數 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 即可。 小生就不贅言了，直接上案例(*^▽^*)。 2. 例子 2.1 Code 2.2 結果顯示 ...
[學習opencv]彩色圖像通道分離、合成
將彩色圖像RGB三色分離出來是一個很有意義的操作。 用到void split(const Mat& mtx,vector<Mat>& mv),void merge(const vector<Mat>& mv,Mat& dst)這兩個函數 ...
Opencv——彩色圖像灰度化的三種算法
為了加快處理速度在圖像處理算法中，往往需要把彩色圖像轉換為灰度圖像。24為彩色圖像每個像素用3個字節表示，每個字節對應着RGB分量的亮度。 當RGB分量值不同時，表現為彩色圖像；當RGB分量相同時，變現為灰度圖像： 一般來說，轉換公式有3中。 (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i ...