目标 在本章中, 我们将学习使用分水岭算法实现基于标记的图像分割 我们将看到:cv.watershed() 理论 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面,其中高强度表示山峰,低强度表示山谷.你开始用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值).随着水位的上升,根据附近的山峰(坡度),来自不同山谷的水明显会开始合并,颜色也不同.为了避免这种情况,你要在水融合的地方建造屏障.你继续填满水,建造障碍,直到所有的山峰都在水下.然后你创建的屏障将返回你的分割结果.这就是Watershed背后的"思想

example import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0) grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1) # edge_

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np # 创建一个200*200 的黑色空白图像 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8) # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块 img[50:150, 50: 150] = 255 cv2.imshow("image", img) # 二值化操作

目录: (一)轮廓发现的介绍 (二)代码实现 (1)使用直接使用阈值方法threshold方法获取二值化图像来选择轮廓 (2)使用canny边缘检测获取二值化图像 (一)轮廓发现的介绍与API的介绍 操作步骤: 1.转换图像为二值化图像:threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓:findContours 3.描绘轮廓:drawContours (二)代码实现 (1)使用直接使用阈值方法threshold方法获取二值化图像来选择轮廓 1 def

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

python+opencv---轮廓发现 轮廓发现---是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法, 所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果. 介绍两种API使用: -cv.findContours 发现轮廓 -cv.drawContours 绘制轮廓 *利用梯度避免阈值烦恼 效果图: 使用边缘Canny()提取边缘 高斯模糊+灰度+全局阈值--->二值化图像 代码: import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): #先

千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果. 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 25

1.dlib 实现动态人脸检测及面部轮廓检测 模型下载连接 : http://dlib.net/files/ # coding:utf-8 import cv2 import os import dlib # http://blog.topspeedsnail.com/archives/6935 def assure_path_exists(path): dir = os.path.dirname(path) if not os.path.exists(dir): os.makedirs(dir

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 基于拓扑结构来发现和绘制(边缘提取) # cv.findContours() 发现轮廓 # cv.drawContours() 绘制轮廓 # 使用梯度 ,不需要阈值了就 def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_

为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形.代码和生成图像如下: # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a sequence of points to make a contour vert = [None]*6 vert[0] = (3*r//2, int(1.34*r)) vert[1] = (1*r, 2*r) vert[2] = (3*

# -*- encoding:utf-8 -*- ''' 改变颜色 --- 颜色反转''' from PIL import Image nest = Image.open("D:\\tk.jpg") r,g,b = nest.split() #获取原图的RGB通道的颜色值 newb = b.point(lambda i:i*1.1) #将B通道的颜色值增强 nest1 = Image.merge(nest.mode,(b,g,r)) nest1.thumbnail((400,254))

python skimage图像处理(三) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/7693222523c0  霍夫线变换 在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等.在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换.对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极

PIL:是Python Image Library的缩写,图像处理的模块.Image,ImageFont,ImageDraw,ImageFilter Image模块: 常用方法: open() #打开图片 new(mode,size,color) #创建一张空白图片 save("test.gif","GIF") #保存(新图片路径和名称,保存格式) size() #获取图片大小 thumbnail(weight,high) #缩放图片大小(宽,高) show() #

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

写作前面的话:最近准备重温一下算法导论,感谢大网易把MIT算法导论课程全部贴出来,地址为:http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html,在线看时,网速实在太慢,于是决定下载下来,一个一个的下载不是我等IT男所能忍受的,用迅雷抓取吧,不是特别爽,恰巧前两天刚刚看了下python,于是准备自己写个小软件,练练手,正好可以用这个实际的东西,练练python. ======正文开始====== 既然是总述,那么我把接下来要讲的东西的整体轮廓都写在

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto