先看效果 说明 使用分水岭算法对图像进行切割,设置一个标记图像能达到比較好的效果,还能防止过度切割. 1.这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀,去掉小的白色区域,得到图像的前景区域.并对前景区域用255白色标记 2.相同对阈值化后的图像进行膨胀,然后再阈值化并取反.得到背景区域. 并用128灰度表示 3.将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示. 4.用标记图和原图,利用opencv的watershed对图像进行切割. 源代码 class WatershedSegment{ private: cv…

分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征. 其他图像分割方法,如阈值,边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念,彼此像素间互相独立,没有统一性.分水岭算法较其他分割方法更具有思想性,更符合人眼对图像的印象. 其他关于分水岭"聚水盆地"."水坝"."分水线"等概念不准备…

一.简介 二.分水岭算法 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://bird.jpg"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); //medianBlur(srcImg, srcImg, 5); //GaussianBlur(srcImg, src…

近期被图像切割整的天昏地暗的,在此感谢老朋友周洋给我关于分水岭算法的指点!本来打算等彩色图像切割有个完满的结果再写这篇文章,可是考虑到到了这一步也算是一个阶段,所以打算对图像切割做一个系列的博文,于是先写这篇. 啰嗦了这么多!先看效果: 效果一般,存在着非常多过切割现象,但比没使用滤波之前的效果好非常多,过切割是分水岭算法的通病.这个兴许博文会继续解决. 本文用java实现的是基于自己主动种子区域的分水岭算法,注意本文是基于单色的切割,所以将输入图片首先进行灰度化处理,这个比較简单,不多提了:因…

分水岭算法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭. 一般的分水岭算法会对微弱边缘,图像中的噪声,物体表面细微的灰度变化造成过度的分割. 以下为分水岭算法的示例程序. watershedSegmenter.h #if !defined WATERSHS #define WATERSHS #include <opencv2/core/core…

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…

所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值. 2.基于边…

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 回到顶部 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征…