http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param> /// <returns></returns> private static unsafe Bitmap Binaryzation(Bitmap bmp) { BitmapData dstData = bmp.LockBits(, , bmp.Width, bmp.Height

重点介绍了全局二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数)  1.概述 图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也是很多图像处理技术的预处理过程. 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理,包括彩色图像灰化和增强.由于选取阈值需要参照直方图,因此在图像进行处理后,我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值.整个流程如下所示: 读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理 2.数学原理(转载,基本可

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

用CaptureFromCAM函数对图像进行提取: capture = cv.CaptureFromCAM(0) 读取直接的视频文件只需将语句改变为: capture = cv.VideoCapture('videoname.avi') 对每一帧图像进行读取: while True: img = cv.QueryFrame(capture) #如果按下 esc 键则终止程序退出 if cv.WaitKey(10) == 27: break 在循环中对读取的每一帧图像进行二值化处理: def bi

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

超大图像的二值化方法 1.可以采用分块方法, 2.先缩放处理就行二值化,然后还原大小 一:分块处理超大图像的二值化问题 def big_image_binary(image): print(image.shape) #(, , ) #超大图像,屏幕无法显示完整 cw,ch = , h,w = image.shape[:] gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理 ,h,ch): ,w,cw): roi = gray

一:什么是二值图像 彩色图像:三个通道0-,-,-,所以可以有2^24位空间 灰度图像:一个通道0-,所以有256种颜色 二值图像:只有两种颜色,黑和白,1白色,0黑色 二:图像二值化 (一)先获取阈值 (二)根据阈值去二值化图像 (三)OpenCV中的二值化方法 (四)补充阈值类型 原灰度图像的像素值 1.THRESH_BINARY:过门限的值为最大值,其他值为0 2.THRESH_BINARY_INV:过门限的值为0,其他值为最大值 3.THRESH_TRUNC:过门限的值为门限值,其他值不

一,分块处理超大图像的二值化问题   (1) 全局阈值处理  (2) 局部阈值 二,空白区域过滤 三,先缩放进行二值化,然后还原大小 np.mean() 返回数组元素的平均值 np.std() 返回数组元素的标准差 一,分块处理超大图像的二值化问题  (1) 全局阈值处理   (2) 局部阈值 1 import cv2 as cv 2 import numpy as np 3 4 """ 5 def big_image_binary(image): 6 print(image

1.什么是图像二值化 彩色图像: 有blue,green,red三个通道,取值范围均为0-255 灰度图:只有一个通道0-255,所以一共有256种颜色 二值图像:只有两种颜色,黑色和白色,二值化就是把图像的像素转变为0或者255,只有这两个像素值.0白色 1黑色 .0是黑色,255是白色. 2.图像二值化 (1)先获取阈值 (2)根据阈值去二值化图 (3)threshold函数 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src: 输

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest

图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( 

opencv二进制图象值功能threshold功能 其结构 double cv::threshold( //二值化函数 const CvArr* src, //原始图像 CvArr* dst, //输出图像 double threshold, //阈值 double max_value, //最大值 int threshold_type//阈值类型 ); 实例代码 #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() { c

用Java 对 已经 二值化了的图片 标记连通域 每块的连通域都标记不一样的数字 public static void main(String [] args) throws IOException { //二值化 BufferedImage image = ImageIO.read(new File("F:/MyCode/LianTongYu/specialGray.jpg")); int w = image.getWidth(); int h = image.getHeight()

一:基本原理 该方法是图像二值化处理常见方法之一,在Matlab与OpenCV中均有实现. Otsu Threshing方法是一种基于寻找合适阈值实现二值化的方法,其最重 要的部分是寻找图像二值化阈值,然后根据阈值将图像分为前景(白色) 或者背景(黑色).假设有6x6的灰度图像,其像素数据及其对应的直方 图如下图: 阈值寻找方法首先假设是为T=3,则背景像素的比重.均值.方差的计算 结果如下: 根据前景像素直方图,计算比重.均值.方差的过程如下: , 0, width, height, inPi

对不起,这算是一篇求助啦,先上图,防止不清楚,放大了一点,下面是图片,上面是没有二值化的,下面是二值化之后的,我其实不懂什么是二值化啦,就是一定范围变黑,变白 问题: 为什么我的结果上面还是有很多彩色的小点点呢?原来都是没有的-- 谁能帮我看看代码怎么改!谢谢大牛们帮忙!! Bitmap bit1 = new Bitmap(bit); Rectangle rect1 = , , bit1.Width, bit1.Height); BitmapData bitd = bit1.LockBits(r

查看OpenCV文档cvThreshold(),在二值化函数cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type)中,参数threshold_type有5种类型: THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV THRESH_TRUNC THRESH_TOZERO THRESH_TOZERO_INV 问题来了:为什么可以在threshold_

简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr