此程序为优化后的分水岭算法,避免了图像过分割 I= imread('D:\Images\pic_loc\1870405130305041503.jpg'); imshow(I); h=fspecial('sobel'); %h = fspecial(type) creates a two-dimensional filter h of the specified type. fspecial returns h as %a correlation kernel, which is the app

temp=z(101:2200,101:2200) 根据图像属性可得此为2300*2300的tif图像,由于需要将其划分为9宫格,所以begin点设置为101,end点设置为2200,temp转化为可均分的2100*2100矩阵 for i=1:9 switch i case {1,2,3} G{i}=temp(1:700,1+(i-1)*700:i*700); case {4,5,6} G{i}=temp(701:1400,1+(i-4)*700:(i-3)*700); case {7,8,9

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在morphology子模块内. 1.骨架提取 骨架提取,也叫二值图像细化.这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度,用于特征提取和目标拓扑表示. morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取,分别是Skeletonize()函数和medial_axis()函数.我们先来看Skeletonize()函数. 格式为:skimage.morphology.skeletonize(image) 输入和输出都是一幅二值图像. 例1: from s

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

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

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

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

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动

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

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

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.

    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

        分水岭算法主要用于图像分段,通常是把一副彩色图像灰度化,然后再求梯度图,最后在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的边缘线.         下面左边的灰度图,可以描述为右边的地形图,地形的高度是由灰度图的灰度值决定,灰度为0对应地形图的地面,灰度值最大的像素对应地形图的最高点. 我们可以自己编程实现灰度图的地形图显示,工程FirstOpenCV6就实现了简单的这个功能,比如上边的灰度图,显示为: 对灰度图的地形学解释,我们我们考虑三类点: 1. 局部最小值点,该点对应一个

这个程序是研一下学期的计算机视觉课程大作业,完成于 2013/06/16,是对 Soille 和 Vincent(1991)提出的模拟浸没的分水岭算法的实现,详见下面的报告. 源码托管在 Github 上:点击进入链接 可执行程序及测试图片:点击进入链接 一.算法概述: 分水岭算法是一种图像分割算法,本报告是对Soille和Vincent(1991)提出的模拟浸没的分水岭算法的实现,算法包括2个部分:第一个部分是排序:第二部分为泛洪.算法描述如下: (1)将原图像转为二值图,对各像素点的灰度值进

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

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

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

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