分水岭分割方法原理 (3种) - 基于浸泡理论的分水岭分割方法 (距离) - 基于连通图的方法 - 基于距离变换的方法 图像形态学操作: - 腐蚀与膨胀 - 开闭操作 分水岭算法运用 - 分割粘连对象,实现形态学操作与对象计数 - 图像分割 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv)…

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…

// 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…

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…

1  基于阈值 1.1  基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理). 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j)…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5,img6,img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_canny1,img_binary1, img_dist1,kernel_1,kernel_2,img_laplance,img_sh…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/vcprojects/images/toux.jpg"); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n…

我所知的opencv中分割函数:watershed(只是看看效果,不能返回每类pixel类属),cvsegmentImage,cvPyrSegmentation(返回pixel类属) 金字塔分割原理篇在这里,本文只提供代码. Segment函数: #include<cv.h> #include <cvaux.h> #include <opencv\cxcore.hpp> #include <opencv.hpp> #include <nonfree.h…

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…

利用kmeans算法,将彩色图像的像素点作为样本,rgb值作为样本的属性, 对图像所有的像素点进行分类,从而实现对图像中目标的分割. c++代码(openCV 2.4.11) Scalar colorTab[] = { Scalar(0, 0, 0), Scalar(255, 255, 255), }; void color_cluster(const Mat& origin_img_rgb) { // 1.将图像按像素点转化为样本矩阵samples Mat samples = Mat(orig…