本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割.如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景.白色的任务,红色的丝带以及帽子.       Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg");     namedWindow("image");     imshow("image", img);      首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接着我们会定义一个标记矩阵

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/vcprojects/images/toux.jpg"); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n

利用kmeans算法,将彩色图像的像素点作为样本,rgb值作为样本的属性, 对图像所有的像素点进行分类,从而实现对图像中目标的分割. c++代码(openCV 2.4.11) Scalar colorTab[] = { Scalar(0, 0, 0), Scalar(255, 255, 255), }; void color_cluster(const Mat& origin_img_rgb) { // 1.将图像按像素点转化为样本矩阵samples Mat samples = Mat(orig

1  基于阈值 1.1  基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理). 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j)

代码:出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you cite

分水岭分割方法原理 (3种) - 基于浸泡理论的分水岭分割方法 (距离) - 基于连通图的方法 - 基于距离变换的方法 图像形态学操作: - 腐蚀与膨胀 - 开闭操作 分水岭算法运用 - 分割粘连对象,实现形态学操作与对象计数 - 图像分割 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv)

KMeans方法概述 . 无监督学习方法 . 分类问题,输入分类数目,初始化中心位置 . 硬分类方法,以距离度量 . 迭代分类为聚类    //---------- //迭代算法的终止准则 //---------- TermCriteria( int type, //type=TermCriteria::MAX_ITER/TermCriteria::COUNT 迭代到最大迭代次数终止 //type= TermCriteria::EPS 迭代到阈值终止 //type= TermCriteria::

我所知的opencv中分割函数:watershed(只是看看效果,不能返回每类pixel类属),cvsegmentImage,cvPyrSegmentation(返回pixel类属) 金字塔分割原理篇在这里,本文只提供代码. Segment函数: #include<cv.h> #include <cvaux.h> #include <opencv\cxcore.hpp> #include <opencv.hpp> #include <nonfree.h

参考:这个帖子的主要代码有错误,根据回帖改了一些 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/06/2538695.html // meanshift.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // meanshift_segmentation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include <opencv2/core/core.hpp> #includ

// 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

灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像. 彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域.先看看OpenCV的文档: C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst) C: void cvInRangeS(const CvArr* sr