python opencv 分水岭算法对图像进行分割

最新推荐文章于 2025-03-03 17:44:58 发布
最新推荐文章于 2025-03-03 17:44:58 发布
阅读量1.8w 收藏 8
点赞数 1
分类专栏： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TingHW/article/details/84578541
版权 
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('coin.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

print(thresh.shape)
# cv2.imshow(thresh)
# cv2.waitKeyai(0)
# cv2.destroyAllWindows()
plt.
最低0.47元/天 解锁文章
OpenCV：图像分割之分水岭算法
u011186532的专栏
02-04 958
分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。
python+opencv-13 分水岭算法实现图像分割
bubid的博客
09-12 1967
python+opencv-13 分水岭算法实现图像分割图像分割分水岭算法确定一幅图像的前景图像 图像分割 图像分割是一种基本的图像处理技术，是指将图像分成不同特性的区域，并对目标进行提取的技术，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 目标提取和图像理解都是在图像分割的基础上进行的。 分水岭算法 分水岭算法会把临近像素间的相似性作为重要的参考因素，在空间位置上相近和灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的区域。 可以把灰度图与地形图做对比。灰度值低的地方是山谷，灰度值高的地方是山峰。这样山峰包围了山谷，也
OpenCV——使用分水岭算法进行图像分割
每一个不曾起舞的日子，都是对人生的辜负。
10-19 870
下面的示例代码主要有这几步： 加载图像并转为灰度，设置一个阈值，将图像分为黑色部分和白色部分。 通过morphologyEx()变换来去除噪声数据。 使用dilate()函数得到大部分都是背景的区域。 使用distanceTransform()函数的到最可能是前景的区域，并应用一个阈值来判断最可能为前景的区域。 前景与背景区域相减得到边界区域。 示例代码如下： ...
Python分水岭细胞图像分割
04-14
通过分水岭算法分割细胞图像的python实现，可以直接使用，需要安装有openCV、mahotas、numpy、matplotlib包，然后python的版本最好是3.x，容易看不懂的地方都加了注释。
分水岭算法（Watershed Algorithm）教程：硬币分割实例
最新发布
qq_53832058的博客
03-03 769
它将图像视为“地形图”，其中像素的灰度值（或颜色）代表“高度”。算法从预定义的“标记”（markers）开始“注水”，模拟水流从低洼处（标记区域）向周围蔓延的过程。当来自不同标记区域的“水”相遇时，就形成“分水岭”（watersheds），也就是分割边界。通过结合“确定是背景”、“确定是前景”和“未知区域”的信息，它可以有效地将图像分割成不同的区域。距离变换在其中起到了关键作用，它帮助我们确定“确定是前景”的区域。理解分水岭算法的关键在于理解标记图像的作用，以及算法如何模拟“注水”过程来找到分割边界。
分水岭算法分割图像
10-30
用分水岭算法进行图像分割，借鉴形态学理论，将一幅图看成拓扑性地图，其中灰度值对应地形高度。
opencv python 基于分水岭算法的图像分割
weixin_33759269的博客
07-23 1121
Image Segmentation with Watershed Algorithm 理论 任何灰度图像都可以看作是地形表面，其中高强度表示山峰和丘陵，而低强度表示山谷.用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值），随着水的上升，明显具有不同的颜色的水将开始融合.为避免这种情况，需要在水合并的位置建立障碍，在所有的山峰都被水...
python+opencv 分水岭算法
Acmer_future_victor的博客
02-03 1094
基于距离的分水岭分割流程：输入图像——>灰度转换(如果有噪声，在这之前要先消去噪声)——>二值图像——>距离变换 ——>寻找种子——>生成Marker——>分水岭变换——>输出图像——>END import cv2 as cv import numpy as np def watershed_demo(): print(src.sh...
分水岭算法-python-opencv
qq_54517101的博客
12-05 2132
分水岭算法简单原理： 对于一个图像的灰度值，将图像放平，可以看成是类似与山谷与山顶的图像，灰度值小的就是山底。先找到若干个山底，同时加水，当加到一定程度时候，某些山顶会被淹没，此时在山顶修建大坝，避免两处水汇集在一起。此时这个大坝就是分水岭，即边缘。 原图像： 二值化： 利用OTSU方法首先进行二值化操作： 详情请看：图像阈值处理-OpenCV_独憩的博客-优快云博客 import cv2.cv2 import numpy as np import cv2 as cv from mat.
python opencv之分水岭算法示例
12-25
使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割 使用函数cv2.watershed() 原理： 灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰，灰度值低的区域可以看成是山谷。向每一个山谷当中灌不同颜色的水。水位升高...
基于OpenCV的分水岭算法图像分割实现指南
nantangyuxi
11-13 1015
基于OpenCV的分水岭算法图像分割实现指南（包含详细的完整的程序和数据）_基于分水岭算法的图像分割的代码资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/89872676。基于OpenCV的分水岭算法图像分割实现指南（包含详细的完整的程序和数据）_基于分水岭算法的图像分割的代码资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/89872676。
分水岭图像分割算法 的Python实现_python_代码_下载
06-08
一个简单的 Python 实现，通过洪水模拟确定数字图片中的分水岭。
Python+Opencv分水岭算法
WZZ18191171661的博客
07-20 8567
目录一、分水岭算法（Watershed）简介二、分水岭算法实现步骤三、阈值和轮廓检测硬币分割代码实现与分析四、分水岭硬币分割代码实现五、代码效果展示与分析参考资料注意事项 一、分水岭算法（Watershed）简介   所有的灰度图像都可视为拓扑平面,我们将灰度值高的区域看成山峰,将灰度值低的区域看成山谷,我们向图像上所有的"山谷"中注入不同颜色的水,不断的注水,水位则会不断上升,注入的水将灌满山谷...
opencv28:分水岭算法的图像分割
uncle_ll的博客
11-08 3431
目标 在本章中，将学习 使用分水岭算法实现基于标记的图像分割 函数：cv2.watershed() 理论 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度的像素表示山峰，低强度表示山谷。可以用不同颜色的水(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，要在水融合的地方建造屏障。继续填满水，建造障碍，直到所有的山峰都在水下。然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed（分水岭算法）背后的“思想”。 但
小白学python（opencv分水岭算法）
Lucky Home
04-10 3554
watershed（） #原理： #灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰，灰度值低的区域可以看成是山谷。 向每一个山谷当中灌不同颜色的水。水位升高，不同山谷的水会汇#合，为防止不同山谷的水汇合 ，小在汇合处建立起堤坝。然后继续灌水，然后再建立堤坝，直到山峰都掩模。构建好的堤坝就是图像的分割。 #此方法通常会得到过渡分割的结果，因为图像中的噪声以及其他因素。为了减少此影响，opencv使用基于标记的分水岭算法， 此算法要设置哪些山谷中的汇合点，哪些不是。这是一种交互式的图像分割算法那。我
分水岭算法（Python+OpenCV）
热门推荐
weixin_44403952的博客
05-24 1万+
分水岭算法算法思想
python + opencv图像处理——分水岭算法
小黄的博客
11-10 1517
基于距离的分水岭分割流程： 1、输入图像 2、灰度（消除噪声） 3、二值化 4、距离变换 5、寻找种子 6、生成Marker 7、分水岭变换 8、输出图像 from matplotlib import pyplot as plt from cv2 import cv2 as cv import numpy as np def watearshel_demo(): print(img....
利用分水岭算法进行图像分割 OpenCV-Python v4.7.0
hirshdz327的博客
04-05 523
用一种颜色（或强度）标记我们确定为前景或物体的区域，用另一种颜色标记我们确定为背景或非物体的区域，最后用0标记我们不确定的区域，这就是我们的标记。然后，我们的标记将被更新为我们给出的标签，而物体的边界将有一个-1的值。随着水的上升，根据附近的山峰（梯度），来自不同山谷的水，显然具有不同的颜色，将开始合并。我们确定的区域（无论是前景还是背景）用任何正整数来标记，但不同的整数，而我们不确定的区域则保留为零。所以，现在我们可以确定，靠近物体中心的区域是前景，而远离物体的区域是背景。确定的硬币用不同的值来表示。
Python OpenCV 分水岭算法详解与应用
Python和OpenCV中的分水岭算法结合适当的预处理和标记技术，能有效地处理复杂的图像分割问题，尤其是处理那些前景和背景界限模糊的图像。不过，需要注意的是，正确地设定和理解标记过程对于算法的成功至关重要。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值