使用OpencvSharp的InRange函数对图像进行RGB颜色的分割. using System; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; using OpenCvSharp.XFeatures2D; using static OpenCvSharp.Cv2; namespace Mycv { public class cvGO { /// <summary> /// 分割颜色得到面积占比的大小 /// </summary&g…

分水岭算法 将图像中的边缘转化成“山脉”,将均匀区域转化为“山谷” 分水岭算法首先计算灰度图像的梯度,这对山谷或没有纹理的盆地(亮度值低的点)的形成有效,也对山头或图像中没有主导线段的山脉(山脊对应的边缘)的形成有效.然后开始从用户指定点或算法得到的点开始“灌注”盆地知道这些区域连在一起.基于这样产生的标记就可以把区域合并到一起,合并后的区域又通过聚集的方式进行分割,好像图像被“填充”起来. cvWatershed 用 Inpainting 修补图像 利用这些已经被破坏区域的边缘的颜色和结构,繁…

前段日子有朋友咨询了下分析图像主颜色的算法,我对这一块也没有什么深入的研究,参考了一些小代码,然后自己写了一个很简单的小工具,现共享给大家. 界面截图如下: 算法的原理很简单,就是统计出图像中各种颜色的分布情况,然后取前N个颜色作为主成分. 当然,实际上如果直接对图像的各通道256个色阶进行统计,得到的结果可能是没有意义的,所以一般都需要先把256个色阶线性的隐射到更少的色阶范围. 主要的代码如下: static unsafe class Statistics {  //'***********…

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…

imagecolorallocatealpha — 为一幅图像分配颜色和透明度.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 int imagecolorallocatealpha ( resource $image , int $red , int $green , int $blue , int $alpha ) imagecolorallocatealpha() 的行为和 imagecolorallocate() 相同,但多了一个额外的透明度参数 alpha,其值从 0 到 127.0…

imagecolorallocate — 为一幅图像分配颜色.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 int imagecolorallocate ( resource $image , int $red , int $green , int $blue ) imagecolorallocate() 返回一个标识符,代表了由给定的 RGB 成分组成的颜色.red,green 和 blue 分别是所需要的颜色的红,绿,蓝成分.这些参数是 0 到 255 的整数或者十六进制的 0x00 到…

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…

在很多时候,我们都要绘制纯色的图片,而用Graphics生成的往往是不纯的,尤其是绘制文字时.比如说绘制纯红色文字,往往R达不到255. C#中默认抗锯齿,给人看起来柔和:但是我们现实中往往用到锯齿. C#中可以通过下面的方法解决 Image bit = new Bitmap(400, 400); Graphics g = Graphics.FromImage(bit); //加上这句 g.TextRenderingHint = System.Drawing.Text.TextRendering…

本文用 Python 实现 PS 中的色彩图,可以看到颜色的各种渐变,具体的效果可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46906849 和之前的程序相比,这里利用矩阵的运算替代了 for 循环,提升了运行的效率. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy.matlib from sk…

前言 前面给大家介绍了使用LabVIEW工具包实现图像分类,目标检测,今天我们来看一下如何使用LabVIEW实现Mask R-CNN图像实例分割. 一.什么是图像实例分割? 图像实例分割(Instance Segmentation)是在语义检测(Semantic Segmentation)的基础上进一步细化,分离对象的前景与背景,实现像素级别的对象分离.并且图像的语义分割与图像的实例分割是两个不同的概念,语义分割仅仅会区别分割出不同类别的物体,而实例分割则会进一步的分割出同一个类中的不同实例的物…