opencv——阈值分割图像

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opencv——阈值分割图像

#include "stdafx.h" #include "opencv2\opencv.hpp" using namespace cv; IplImage* g_image=NULL; IplImage* g_gray=NULL; ; CvMemStorage* g_storage=NULL; void on_trackbar(int) { if(g_storage==NULL) { g_gray=cvCreateImage(cvGetSize(g_image),…

第十四节，OpenCV学习（三）图像的阈值分割

图像的阈值处理图像的阈值分割:图像的二值化(Binarization) 阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界. 一.简单阈值选取一个全局阈值,然后把图像分成非黑即白的二值图像. cv2.threshold()[源图像矩阵,进行分类的阈值,高于(低于)阈值时赋予的新值,方法选择参数] 返回两个值:阈值,阈值处理后的图像矩阵. cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) cv2.THRESH_BINAR…

opencv学习笔记3——图像缩放，翻转和阈值分割

#图像的缩放操作 #cv.resize(src,dsize,dst=None,,fx=None,fy=None,interpolation=None) #src->原图像,dsize->目标图像的大小(列*行(和其他API不同),fx->相对于原图的水平轴比列,fy->相对于原图的竖直轴的比例 #interpolation—>插入方式 )(一般dsize和fxfy只设其一,会自动推算另一个) image = cv.imread("E:/pictures/1.jpeg…

opencv —— threshold、adaptiveThreshold 固定阈值 & 自适应阈值进行图像二值化处理

阈值化在对图像进行处理操作的过程中,我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策,直接剔除一些低于或高于一定值的像素. 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法.比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异,可以利用阈值分割出我们需要的物体.这种分割是像素级的分割,为了从一幅图像中提取我们需要的部分,应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较,并作出取舍判断. 注意,阈值的选取依赖于具体问题,物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值.一旦找到了需要分割的物体的像素点,可以对这些像素点设定一些特定的值…

python数字图像处理（11）：图像自动阈值分割

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调…

图片像素对比OpenCV实现，实现人工分割跟算法分割图像结果的对比

图片对比,计算不同像素个数,已经比率.实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp…

python实现遥感图像阈值分割

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =…