区域生长算法是一种图像分割方法,能够将图像中具有相同特征的连通区域分割出来,同时保证较好的边缘信息. 区域生长算法的优点是简单,容易实现:但空间和时间复杂度较高,对分割图像要求较高,否则容易形成孔洞和过分割. 区域生长算法的基本思想是首先获取分割区域的一个种子点,然后在种子点的周围搜索与该种子点有相似性质的像素点,合并到种子区域中.然后将合并的像素作为新的种子点继续搜索,直到种子区域中所有像素周围没有相似的像素点,算法结束. 如果要实现区域生长算法,基本算法流程是: 1. 选取种子点p(x0,y

一.理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程.对于图像感兴趣目标区域R,z为区域R上事先发现的种子点,按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长,这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止,从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程.其中相似性判据可以是像素灰度值.颜色.纹理特征等图像信息. 因此区域生长算法一般分为三个步骤实现: (1)    确定生长种子点

// 注:本内容为作者原创,禁止在其他网站复述内容以及用于商业盈利,如需引用,请标明出处:https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/ 今天我们来介绍用C++算法如何来实现图像分割算法中的区域生长算法 区域生长的简介 我们解决的是对一整张图像所有内容进行区域生长分类,当然,如果是对图像中的某一类型进行区域生长可能更容易一些 个人理解 区域生长算法需要确定一个阈值,这个值代表同一类图像信息灰度值的差值,比如,我要一个人脸图(假设眼睛是蓝色的),头发是黑色的但是不同光线反

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

OpenCV实现图像连通组件标记与分析- matlab bwLabel; code: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(); void connected_component_demo(Mat &image); void connected_component_stats_demo(Mat &image)

ADAS摄像头图像环视拼接算法 输入输出接口 Input: (1)4个摄像头采集的图像视频分辨率 (整型int) (2)4个摄像头采集的图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像融合和拼接的image/video的坐标位置(浮点型float) (2)图像融合和

夜晚场景图像ISP增强算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像视频分辨率(浮点型float) (2)图像视频格式  (RGB,YUV,MP4等) (3)调整策略:曝光时间,GAMMA曲

图像超分辨率算法:CVPR2020 Unpaired Image Super-Resolution using Pseudo-Supervision 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Maeda_Unpaired_Image_Super-Resolution_Using_Pseudo-Supervision_CVPR_2020_paper.pdf 摘要 在大多数基于学习的图像超分辨率(SR)研究中,成对训练数据

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

基于CC写的插件,利用PCL中算法实现: void qLxPluginPCL::doRegionGrowing() { assert(m_app); if (!m_app) return; const ccHObject::Container& selectedEntities = m_app->getSelectedEntities(); size_t selNum = selectedEntities.size(); ) { m_app->dispToConsole("P

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱.不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享.说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~ 基本知识介绍 颜色直方图 颜色直方图是在许多图

Alg1:图像数据格式之间相互转换.png to .jpg(其他的请举一反三) import cv2 import glob def png2jpg(): images = glob.glob('*.png') # 获取当前路径下的所有后缀名为.png的文件 count = 0 # 不断累加,提供输出图像名称 for i in images: print('Picture %d is Processing...' % count) I = cv2.imread(i) # 读取图像 cv2.imw

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.44图像油画效果算法  [函数名称]   图像油画效果      OilpaintingProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   图像油画效果可以看作是轻度的雾化,因此我们只需将雾化的阈值设置为2即可,雾化效果在下一小节有详细介绍. [函数代码] <strong> /// <summary> /// Oil painting process. /// </summary> ///

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.43图像马赛克效果算法  [函数名称] 图像马赛克效果        MosaicProcess(WriteableBitmap src, int v) [算法说明] 图像马赛克效果其实就是将图像分成大小一致的图像块,每一个图像块都是一个正方形,并且在这个正方形中所有像素值都相等.我们可以将这个正方形看作是一个模板窗口,模板中对应的所有图像像素值都等于该模板的左上角第一个像素的像素值,这样的效果就是马赛克效果,而正方形模板的大小则决定了马

强连通分量 简介 在阅读下列内容之前,请务必了解图论基础部分. 强连通的定义是:有向图 G 强连通是指,G 中任意两个结点连通. 强连通分量(Strongly Connected Components,SCC)的定义是:极大的强连通子图. 不懂再看看另一个版本的介绍 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected). 如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图. 非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(SCC). 这里想要

在做android摄像头捕获时,发现从android摄像头出来的原始视是逆时针旋转了90度的,所以须要把它顺时针旋转90.android视频支持的是NV21格式,它是一种YUV420的格式.当然,始果你用的是android sdk的话,当中image就提供这个能力.可是我是在ndk下开发,没有找到对应的功能(假设你知道请告诉我). 我本想用开源的图像处理库(opencv)做旋转,可是opencv仅仅能处理bmp的图像.这种话,须要先把NV21转换成BMP32.然后再做旋转.所以要操作两次,效率肯

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法  [函数名称]   图像统计滤波   WriteableBitmap StatisticalFilter(WriteableBitmap src,double T) /// <summary> /// Statistical filtering process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.&

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.35图像肤色检测算法  [函数名称] 肤色检测函数SkinDetectProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   这个算法是一篇学术论文算法的实现,论文名字为"基于韧脸检测和颜色分析的红眼自动消除"(作者金秋明,王朔中),主要是采集并统计肤色像素,得到肤色像素在RGB颜色空间中的分布范围,以此作为像素是否为肤色像素的判断标准及约束条件.具体内容大家可以在网络中搜索,由统计结果得到的肤色范围如下公式