什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr…

文章转自微信公众号:机器视觉那些事 *******************************************************************公众号:机器视觉那些事儿********** * 1. 算法功能:Blob分析--粘连颗粒检测* 2. 算法思路:* (1)简单的阈值分割:* (2)计算连通域connection:* (3)基于距离变换的分水岭区域分割,使用算子distance_tansform,watersheds* (4)盆地与原连通域求交集,分离粘连颗粒…

C++: void distanceTransform(InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize) 参数详解: InputArray src:输入的图像,一般为二值图像 OutputArray dst:输出的图像 int distanceType:所用的求解距离的类型. It can be CV_DIST_L1, CV_DIST_L2 , or CV_DIST_C mask_size  距离变换掩模的大小,可以…

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra…

转自:http://blog.sina.com.cn/lyqmath 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(…

Opencv中distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离,distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息,图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远. 可以根据距离变换的这个性质,经过简单的运算,用于细化字符的轮廓和查找物体质心(中心). 一.细化轮廓 #include "core/core.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #inc…

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire…

距离变换:计算区域中的每个点与最接近的区域外的点之间距离,把二值图象变换为灰度图象. 对于目标中一个点,距离变换的定义为改点与目标边界最近的距离. 目标点离边界约近则值越小,转换的点越暗:越远,值越大,转换的点约亮.  a是原图,b是以图像边缘看做B,c是以两个白点看做B 计算方法: 1.串行实现: 模板:  将a分成b.c两个模板.做一次从左上角到右下角的前向扫描,做一次右下角到左上角的反向扫描. 扫描方案类似于卷积: 在扫到某个像素时,将模板系数值和图像的对应值加起来,将所得和中最小值赋给对…

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice…

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.25二值图像距离变换  [函数名称] 二值图像距离变换函数DistanceTransformProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]  二值图像的距离变换实际上就是将二值图像转换为灰度图像,在二值图像中我们将图像分为目标图像和背景图像,假设目标图像像素值为1,即为白色,背景像素为0即为黑色.在转换后的幅灰度图像中,每个连通域的各个像素点的灰度级与该像素点到其背景像素的最近距离有关.其中灰度级最大点的集合为目标图…

聚类分析根据对象之间的相异程度,把对象分成多个簇,簇是数据对象的集合,聚类分析使得同一个簇中的对象相似,而与其他簇中的对象相异.相似性和相异性(dissimilarity)是根据数据对象的属性值评估的,通常涉及到距离度量.相似性(similarity)和相异性(dissimilarity)是负相关的,统称为临近性(proximity). 在聚类分析中,聚类算法的第一步都是度量数据集对象之间的距离,实际操作步骤是:对数据矩阵(用于存储数据对象)进行无量纲化处理,应用距离算法,得到相异性矩阵(用于存…

题意:有n个忍者(编号为1-n),每个忍者有三个属性:横坐标x,纵坐标y,所属门派c,要求支持三种操作: 1.改变第k个忍者的位置 2.改变第k个忍者的门派 3.查询编号为[l,r]之间的忍者中,所属门派不同的两个忍者的最大曼哈顿距离 通过曼哈顿距离变换,将每个忍者的横坐标和纵坐标拆成x+y和x-y,两种情况分别用线段树维护区间最大值,最小值,最大值和最小值所属门派,以及门派不同的次大值及次小值(非严格),查询时分两种情况: 1.最大值和最小值门派不同:答案为最大值-最小值 2.最大值和最小值门…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 1.绪论 图切割算法是组合图论的经典算法之一.近年来,许多学者将其应用到图像和视频分割中,取得了很好的效果.本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术,以及图切算法在交互式图像分割中的应用. 图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.只有在图像…

#include "stdafx.h" #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv2\legacy\legacy.hpp> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { CvEM em_model; //CvEM em_model2; CvEMParams params; ; //设置模型参数 params.covs = NUL…

形态变换 在opencv之膨胀与腐蚀中介绍了Dilation/Erosion的原理.建议先读这一篇,搞懂原理. 这样就可以很轻松地理解为什么本文的这些形态变换可以取得相应的效果. 基于此,我们可以组合出更多的形态变换以达到不同的目的. 有以下几种: Opening Closing Morphological Gradient Top Hat Black Hat Opening 先腐蚀再膨胀,可以把较小的目标去除.比如: Closing 可以把物体内的小黑洞消除.比如: Morphological…

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor…

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51386993 工程源码GitHub: yhlleo/SuperpixelRegionFill 抠取图像区域的一个小demo,借助图像超像素分割的方法,将图像成子分块,再利用种子填充算法,选取子块区域. 超像素分割方法,采用论文 SEEDS: Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling…

直接获取Mat对象的像素块的数据指针,基于字节指针操作,实现快速像素遍历方法(1280x720, 彩色,仅需几毫秒完成).Mat对象的数据组织形式与像素块数据的存储方式,Mat对象由两个部分组成,元数据头部加像素数据块部分. 代码实现如下: void img_Byte_ptr(Mat &image) { double t1 = getTickCount(); int w = image.cols; int h = image.rows; ; row < h; row++) { uchar*…

#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> // center:极坐标的变换中心 // minr:变换中心的最小距离 // mintheta:最小距离 // thetaStep:角度的变换步长 // rStep:距离的变换步长 cv::Mat pola…

本来想用单应性求解小规模运动的物体的位移,但是后来发现即使是很微小的位移也会带来超级大的误差甚至错误求解,看起来这个方法各种行不通,还是要匹配知道深度了以后才能从三维仿射变换来入手了,纠结~ estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射…

1.matlab中的imread相当于OpenCV中的cvLoadImage(imageName,  CV_LOAD_IAMGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR):读出的图像信息保持了原有图像的信息(包括通道信息和位深信息): rgb2gray相当于cvLoadImage(imageName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE):单通道灰度图: 或用cvCreateImage.cvCvtColor两函数实现图像的灰度化. 2.matlab中的ze…

前言 众所周知,递归函数容易爆栈,究其原因,便是函数调用前需要先将参数.运行状态压栈,而递归则会导致函数的多次无返回调用,参数.状态积压在栈上,最终耗尽栈空间. 一个解决的办法是从算法上解决,把递归算法改良成只依赖于少数状态的迭代算法,然而此事知易行难,线性递归还容易,树状递归就难以转化了,而且并不是所有递归算法都有非递归实现. 在这里,我介绍一种方法,利用CPS变换,把任意递归函数改写成尾调用形式,以continuation链的形式,将递归占用的栈空间转移到堆上,避免爆栈的悲剧. 需要注意的是…

任务概述:将这张图片作为输入 , 然后抠出只有斑点的图片 灵感来源: 1. 黄色部分用绿色的掩盖掉得到图片B,然后A和B进行∩运算,相同的设置为0 2.统计单词的子母数,开辟一个26个元素的数组,进来一个字母在相应的地方++,类似hashmap 3.为什么要用Hue这个分量下手,因为这幅图就2个颜色,肯定会在2个地方突出来,然后中间的波谷 作为分隔点,其中一个突出来的部分置为0 4.Hue分量在[0,1]连续 变化 , 灰度值和R分量在[0,255]离散的变化,将[0,1]线性变化到[0,255…

基于颜色跟踪 inRange过滤 形态学操作提取 轮廓查找 外接矩形获取 位置标定…

1.安装 JDK 8+,并设置 JAVA_HOME 环境变量 2.安装 Maven,并将 “/bin” 子目录设置到 path 环境变量 3.下载 OpenCV,官网传送门 也可以直接下载本人瘦身之后的两个版本,里面还包含了将 OpenCV 安装到 Maven本地库 的批处理命令 OpenCV 4.1.1  (提取码: zhtq)      OpenCV 3.4.7  (提取码: 82yf) 下载并加压缩后,直接双击根目录下的 maven.bat 即可 注意:双击之前,请确保前两步已完成(JAV…

仿射 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射变换 estimateAffine3D:计算多个三维点对之间的最优三维仿射变换矩阵H (3行x4列) transform():对输入的N维矢量进行变换,可用于进行仿射变换.图像色彩变换.…

题目大意:有两类武器(主武器和副武器),每类有若干把,每把武器都有一个基础属性S,以及k个附加属性,让你选一把主武器M和一把副武器S,使得最大. 显然后面的和式是一个k维的曼哈顿距离,带绝对值符号不好算,因此要想办法把绝对值去掉.由于两点任意一个维度(设其值分别为a,b)的曼哈顿距离要么是a-b,要么是b-a,符号总是相反的,因此可以二进制枚举每一维的正负号,对主武器取最大值,对副武器取最小值,两者相减就可以得到最大的曼哈顿距离.中间可能有的值不合法,但不合法的值一定不是最优值,因此可以忽略.…

//函数功能:在HSV颜色空间对图像进行肤色模型分割 //输入:src-待处理的图像,imgout-输出图像 //返回值:返回一个iplimgae指针,指向处理后的结果 IplImage* SkinSegmentHSV(IplImage* src,IplImage* imgout) { //定义一些中间指针,指向处理过程中的中间变量 IplImage* HSV = NULL; IplImage* HImg= NULL; IplImage* SImg= NULL; IplImage* VImg=…

      本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割.如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景.白色的任务,红色的丝带以及帽子.       Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg");     namedWindow("image");     imshow("image", img);      首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接着我们会定义一个标记矩阵…