OpenCV 图像分割实例

最新推荐文章于 2024-09-07 21:18:16 发布

心之飞跃

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文章标签： opencv 计算机视觉人工智能编程

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本文介绍了如何使用OpenCV的imgproc模块进行图像分割。通过全局阈值分割和自适应阈值分割方法，特别是Otsu法求最佳阈值进行二值化。随后，运用形态学操作如开运算和闭运算，对分割图像进行噪声消除和空洞填补，以提升分割效果。

OpenCV 图像分割实例

图像分割是计算机视觉中一个重要的任务，它的目标是将一张图像分成多个具有不同特征的子区域，并对每个子区域进行进一步处理和分析。在 OpenCV 中，我们可以使用 imgproc 模块来进行图像分割，本文将介绍如何使用 OpenCV 进行图像分割的实例。

首先，我们需要导入 OpenCV 库，并读取待处理的图片。在这个实例中，我们将使用一张自然风景图像。

import cv2

img_path = "scenery.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
cv2.imshow("Original Image", img)

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实例：用OpenCV实现各向异性图像分割

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08-25

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在图像处理中，图像分割是一项非常重要的任务。各向异性图像分割（anisotropic image segmentation）是其中一种方法，它基于图像的梯度信息进行区域分割。本文将介绍如何用OpenCV实现各向异性图像分割，并附上相应的源代码。以上就是用OpenCV实现各向异性图像分割的完整代码。实例：用OpenCV实现各向异性图像分割。

OpenCV各向异性图像分割anisotropic image segmentation的实例(附完整代码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

04-27

609

OpenCV各向异性图像分割anisotropic image segmentation的实例OpenCV各向异性图像分割anisotropic image segmentation的实例 OpenCV各向异性图像分割anisotropic image segmentation的实例 #include <iostream> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" using namespace cv; usi

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文章目录一、原理二、函数原型三、代码实例四、运行结果一、原理（1）随机选择两个中心点；（2）计算每个点到这两个中心点的距离，最近的分成一类（连接起来）；（3）重新计算中心点（平均值计算），计算新的中心点到久的中心点的差值如果小于输入的值，就说明中心的位置发生了变化，，那么到（2）步重新计算中心点到每个点的距离，开始下一次循环；（4）执行多个迭代之后，满足收敛时，得到最终的分类。如下图：...

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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它为实时图像处理任务提供了数百种高效的工具和算法，并广泛应用于领域如图像处理、视频分析、机器学习、增强现实等。是 OpenCV 提供的主要阈值分割函数。src：输入图像（灰度图）。thresh：阈值。maxval：当像素值大于阈值时，分配给它的值。type：阈值类型（如二值化、反二值化等）。

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OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了众多的...OpenCV图像处理实例编程涉及了从基础到高级的众多技术点，通过学习和实践这些实例，可以极大地提高图像处理的能力，为实际项目的开发打下坚实的基础。

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OpenCV bgfg分割的实例(附完整代码)

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04-27

780

OpenCV bgfg分割的实例OpenCV bgfg分割的实例 OpenCV bgfg分割的实例 #include <iostream> #include <string> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/core/ocl.hpp" #include "opencv2/core/utility.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp

实例：使用OpenCV进行图像分割的实现

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在本实例中，我们将使用OpenCV的imgproc模块来实现图像分割，并展示相应的源代码。函数的参数包括灰度图像、设定的阈值、像素值超过阈值时的新像素值，以及阈值化操作的类型。在这个例子中，我们使用了一个固定的阈值127，并将灰度值大于阈值的像素设为255，小于阈值的像素设为0。在图像分割中，常用的方法之一是基于阈值的分割。这种方法将图像的像素值与预先设定的阈值进行比较，并将像素分配到不同的区域。除了基于阈值的分割，OpenCV还提供了其他一些图像分割的方法，如基于边缘检测的分割、基于区域增长的分割等。

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