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分水岭算法(理论+opencv实现)
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分水岭算法(理论+opencv实现)
分水岭算法理论 从意思上就知道通过用水来进行分类,学术上说什么基于拓扑结构的形态学...其实就是根据把图像比作一副地貌,然后通过最低点和最高点去分类! 原始的分水岭: 就是上面说的方式,接下来用一幅图进行解释---->>> 把图像用一维坐标表示,二维和三维不好画,必须用matlab了,我不会用,意思可以表述到位 第一步:找到图像的局部最低点,这个方法很多了,可以用一个内核去找,也可以一个一个比较,实现起来不难. 第二步:从最低点开始注水,水开始网上满(图像的说法就是梯度法),其中那些最低…
第八节、图片分割之GrabCut算法、分水岭算法
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…
图片分割之GrabCut算法、分水岭算法
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…
OpenCV——分水岭算法
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…
opencv分水岭算法对图像进行切割
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…
opencv学习之路(30)、分水岭算法及图像修补
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…
OpenCV 学习笔记 04 深度估计与分割——GrabCut算法与分水岭算法
1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景…
OpenCV学习(9) 分水岭算法(3)
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.…
OpenCV学习(8) 分水岭算法(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…
Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法
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…