44问答网
所有问题
当前搜索:
opencv灰度图像分割
数字图像处理(c++
opencv
):
图像分割
-基本边缘检测--Kirsch边缘检测_百度...
答:
include
opencv
.hpp> include using namespace cv;using namespace std;int main() { Mat image, image_gray, image_bw[8], result;image = imread("lena.png"); // 读取lena.png图像 if (image.empty()) { cout << "图像加载失败" << endl;return -1;} // 转换为
灰度图像
cvtColor(...
图像分割
的经典算法:分水岭算法
答:
首先,分水岭算法的基本步骤如下:
灰度值分类与测地距离设定: 将图像的像素灰度值赋予类别,同时设定一个测地距离阈值,作为分割的基准线
。 区域生长与划分: 从最低灰度值点开始,测量邻域像素的距离,若小于阈值,像素“淹没”,反之则形成“大坝”,区域开始独立划分。 区域合并: 随着阈值上升,...
Opencv
数字
图像
处理颜色识别问题_
opencv
颜色
分割
答:
数字
图像
1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素;
灰度
范围0~255指示图像的256阶灰阶,就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系,8bit的灰度分辨率。
图像分割
与提取
答:
任何一幅
灰度图像
,都可以被看作是地理学上的地形表面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。如图17-1所示,其中左图是原始图像,右图是其对应的“地形表面”。 如果我们向每一个山谷中“灌注”不同颜色的水(这里采用了
OpenCV
官网的表...
OpenCV
图像分割
答:
新建一副与原图同样大小的
图
,然后根据坐标,把原图的像素值赋给新建的图
OpenCV
Python 系列教程4 - OpenCV
图像
处理(上)
答:
对图像进行阈值处理,算是一种最简单的
图像分割
方法,基于图像与背景之间的
灰度
差异,此项分割是基于像素级的分割 threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) -> retval, dst 计算图像小区域的阈值。所以我们对同一幅图像的不同区域得到不同的阈值,这给我们在不同光照下的图像提供了更好的结果。 三个特殊的输...
特征类型和
图像分割
答:
图像轮廓就是位于已知边界上的边缘所形成的连续曲线,因此轮廓可用于
图像分割
,能提供大量关于物体边界形状的信息。首先 将图像转为
灰度图像
,然后用逆二进制阀值 把手显示成白色,而不是像之前一样让背景显示成白色 生成二值图像 CV 的函数 findContours,该函数要输入的参数有我们的二值图像、轮廓检索模式...
opencv图像
区域
分割
答:
先做二值化处理,然后有数字的地方,竖方向上是有点的,没点的地方就是间隔区域,组内间隔宽度是远远小于 组间间隔的,以此为判断依据,区分3组数据 这和我当初做的车牌识别一个道理,不过简单多了哈
opencv图像分割
,边界抽出
答:
用grabcut算法
分割
效果比较好,
opencv
也有直接的函数grabcut可调用,看下效果
opencv
用cvPryMeanShiftFiltering做
图像分割
,想将分块后每个区域设置个...
答:
void meanShiftSegmentation(cv::Mat &firstImage, cv::Mat &secondImage, cv::Mat &overlapSegmentsResults){ int imageHeight = firstImage.rows;int imageWidth = firstImage.cols;cv::Mat firstResults;cv::pyrMeanShiftFiltering(firstImage, firstResults,10,10);cv::Mat secondResults;cv::pyr...
1
2
3
4
5
涓嬩竴椤
其他人还搜
opencv图像分割python
opencv图像分割算法
基于opencv的图像分割毕设
opencv图像旋转180度
python图像分割
opencv 分割
opencv分割算法
opencv图像旋转
opencv图像叠加