本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式. 原始图像和Mark图像,它们的大小都是32*32,分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图. 原始图像:(原始图像必须是3通道图像) Mark图像: 结果图像:       初始的mark图像数据如下,黄色的部分为我们的第一个mark区域,值为255,第二个区域为褐红色的区域,值为128,第三个绿色的区域,值为64.   opencv分水岭算法描述如下: 初始化mark矩阵,生成最初的注水区域. 1.设置mark图像的边框值为-1 2.…

    现在我们看看OpenCV中如何使用分水岭算法.     首先我们打开一副图像:    // 打开另一幅图像   cv::Mat    image= cv::imread("../tower.jpg");     if (!image.data)         {         cout<<"不能打开图像!"<<endl;         return 0;         }      接下来,我们要创建mark图像.mark图像…

        分水岭算法主要用于图像分段,通常是把一副彩色图像灰度化,然后再求梯度图,最后在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的边缘线.         下面左边的灰度图,可以描述为右边的地形图,地形的高度是由灰度图的灰度值决定,灰度为0对应地形图的地面,灰度值最大的像素对应地形图的最高点. 我们可以自己编程实现灰度图的地形图显示,工程FirstOpenCV6就实现了简单的这个功能,比如上边的灰度图,显示为: 对灰度图的地形学解释,我们我们考虑三类点: 1. 局部最小值点,该点对应一个…

本章我们学习Rosenfeld细化算法,参考资料:http://yunpan.cn/QGRjHbkLBzCrn 在开始学习算法之前,我们先看下连通分量,以及4连通性,8连通性的概念: http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/connectivity.html 假设我们有二值图,背景像素值为0,前景像素值为1. 我们使…

      本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理,从网上找资料的时候,竟然发现两个有很大差别的算法描述,而且都叫Hilditch算法.不知道那一个才是正宗的,两个算法实现的效果接近,第一种算法更好一些. 第一种算法描述参考paper和代码: Linear Skeletons from Square Cupboards Speedup Method for Real-Time Thinning Algorithm http://cis.k.hosei.ac.jp/~wakahara/Hi…

grab cut算法是graph cut算法的改进.在理解grab cut算之前,应该学习一下graph cut算法的概念及实现方式. 我搜集了一些graph cut资料:http://yunpan.cn/QGDVdBXwkXutH      grab cut算法详细描述见资料中的pdf文件:"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts      grab cut算法是一种基于图论的图像分…

本章我们在学习一下基于索引表的细化算法. 假设要处理的图像为二值图,前景值为1,背景值为0. 索引表细化算法使用下面的8邻域表示法: 一个像素的8邻域,我们可以用8位二进制表示,比如下面的8邻域,表示为00111000=0x38=56 我们可以枚举出各种情况下,当前像素能否删除的表,该表大小为256.它的索引即为8邻域表示的值,表中存的值为0或1,0表示当前像素不能删除,1表示可以删除.deletemark[256] 比如下图第一个表示,索引值为0,它表示孤立点,不能删除,所以deletemar…

// watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think about using a morphologically eroded forground an…

最后再来看一种通过形态学腐蚀和开操作得到骨架的方法.http://felix.abecassis.me/2011/09/opencv-morphological-skeleton/ 代码非常简单: void gThin::cvmorphThin(cv::Mat& src, cv::Mat& dst)     {     if(src.type()!=CV_8UC1)         {         printf("只能处理二值或灰度图像\n");         r…

本章我们看下Pavlidis细化算法,参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.html Computer VisiAlgorithms in Image Algebra,second edition 该算法最初是做前景轮廓跟踪的. 假设使用下面的8邻域,且前景像素值为1,背景像素值为0. 下面是该算…