运行环境:ubuntu16.04+Qt+opencv2.4.13.3 watershed.cpp #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Vec3b RandomColor(int value); //生成随机颜色函数

// 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

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"(集水盆) and "watershed ridge line

这篇文章是<数字图像处理原理与实践(MATLAB文本)>一本书的代码系列Part7(由于调整先前宣布订单,请读者注意分页程序,而不仅仅是基于标题数的一系列文章),第一本书特色186经225的代码页,有需要的读者下载用于科研.已经过半.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P186 A

第三式开篇语有些负面, 所以这里就不贴了.有兴趣的自己可以去看看 https://andy-zhangtao.gitbooks.io/golang/content/ .怒发冲冠,意气之作.看完就完了,别当真.把下面的东西当真就行. 不看内容,只看标题还以为这是一个小说呢. 如果哪天心血来潮,没准会写一篇小说.但自从参加朋友婚姻之后,就受到了打击. 同样进入30岁,有的同学已经年入上百万,前呼后拥. 而自己除了会写点"水货"代码,别无他长. 感慨良多,还是感觉自己不是一块能依靠写代码发家

今天我们对postmaster的以下细节进行讨论: backend的启动和client的连接请求的认证 客户端取消查询时的处理 接受pg_ctl的shutdown请求进行shutdown处理 2.与前端的交互 2.1backend的启动和client的连接请求的认证 关于backend的启动,其函数调用栈如下: PostmasterMain() |->ServerLoop() |->initMasks() |->for(;;) |->select() <--监听端口 |-&g

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

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

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

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

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.

第一阶段:一年之内的 JAVA 从业人员 这个阶段是你成长极快的阶段,而且你可能会经常加班.但是加班不代表你就可以松懈了,永远记得我说的那句话,从你入行那一刻起,你就要不停的学习.在这一年里,你至少需要看完< Java 编程思想>这本书.这本书的内容是帮助你对于 Java 有一个更加深入的了解,是 Java 基础的升级版.这本书很厚,当初看这本书,我花了整整三个月.正常速度的话,应该可以在半年左右看完.我这里不要求过高,只要你在一年以内把这本书看完即可.当然了,我所说的看完,是充分吸收,而不是

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"(

摘要 确定栅格中一组像元之上的汇流区域. 使用方法 · 各个分水岭的值将取自输入栅格中源的值或者要素倾泻点数据.假设倾泻点为栅格数据集,则使用像元值.假设倾泻点为点要素数据集,则从指定的字段中获取值. · 假设预先使用捕捉倾泻点工具将倾泻点定位至累积流量大的像元,将得到更加理想的结果. · 当指定输入倾泻点位置作为要素数据时,默认字段将为首个可用的有效字段.假设不存在有效字段,则 ObjectID 字段(如 OID 或 FID)将为默认字段. 语法 Watershed (in_flow_dire

近期被图像切割整的天昏地暗的,在此感谢老朋友周洋给我关于分水岭算法的指点!本来打算等彩色图像切割有个完满的结果再写这篇文章,可是考虑到到了这一步也算是一个阶段,所以打算对图像切割做一个系列的博文,于是先写这篇. 啰嗦了这么多!先看效果: 效果一般,存在着非常多过切割现象,但比没使用滤波之前的效果好非常多,过切割是分水岭算法的通病.这个兴许博文会继续解决. 本文用java实现的是基于自己主动种子区域的分水岭算法,注意本文是基于单色的切割,所以将输入图片首先进行灰度化处理,这个比較简单,不多提了:因

delphi2010是delphi所有版本的分水岭,其中2010—xe10.2之间版本上的代码都有比较好的兼容性,基本上都能直接进行编译,不需要过多修改,但d7距d2010跨度4个版本以上,新版本除了增加新功能函数外,对原有的vcl控件也进行了优化和增强,并且支持64位.跨平台开发.多语言.直接支持跟随系统风格样式,所以升级相对有些麻烦,但却有价值. RZ.FR.EHLIB 等常用控件都有跟随delphi推出了版本,d7的绝大部分代码也可以直接在d2010以上版本中进行编译,最需要处理的问题主要

造价转IT需要注意什么,先学什么比较好?属于零基础,2019毕业,三本学校,男.自己的想法是先以副业来学习,在合适的时候转入it行业.1.以副业来学的话应该先学习什么比较好?2.如果要直接找工作的话先学什么比较好? 造价转IT需要注意什么,先学什么比较好? 转型到it方面,其实你才毕业学习什么都还是容易学习的,所以IT行业目前比较持久火热的专业是Java,很多企业都在用java,而这两年java进阶架构师方面的体系还是非常火热的,而且随着这两年java领域的微服务和技术栈的火热,让java项目构

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

1. 定义 分水岭算法(watershed algorithm)可以将图像中的边缘转化为"山脉",将均匀区域转化为"山谷",在这方面有助于分割目标. 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.把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中的每一个点像素值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的区域称为"集水盆",集水盆的边界可以看成分水岭.在每一个局部极小值表面刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部

错误的原因是使用了两次MM . 一.Oracle中使用to_date()时格式化日期需要注意格式码 如:select to_date('2005-01-01 11:11:21','yyyy-MM-dd HH24:mm:ss') from dual;原因是SQL中不区分大小写,MM和mm被认为是相同的格式代码,所以Oracle的SQL采用了mi代替分钟.select to_date('2005-01-01 11:11:21','yyyy-MM-dd HH24:mi:ss') from dual;

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面