opencv中的三种图像分割算法

最新推荐文章于 2025-07-11 15:25:58 发布
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本文深入探讨了OpenCV中实现的三种图像分割算法：分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法，详细介绍了每种算法的工作原理、应用场景以及如何在实际项目中应用。

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 图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法。

具体见别人的博文http://blog.sina.com.cn/s/blog_73ee929c01010w5j.html

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qq_44957388的博客
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【图像分割】OpenCV实现图像分割
G_redsky的博客
02-24 2369
在实际应用中，通常需要对以上方法进行调整和组合，以适应不同的图像特征和分割需求。另外，图像分割的效果往往受到光照、阴影、噪声等因素的影响，因此预处理步骤（如降噪、对比度增强）也是非常重要的。如果图像复杂或者对比度较低，可能需要采用更高级的分割技术，如基于颜色的分割、聚类方法或深度学习方法。函数进行全局阈值化，其中127是设定的阈值，超过这个值的像素会被设置为255（白色），其余设为0（黑色）。算法进行标记和分割，适用于图像中有明显水位线的场景。实现，它是一种基于超像素的聚类方法，适用于图像分割。
基于opencv的图像分割
07-14
该分割方法是一种基于图（graph）的图片分割法。该方法将图片中的像素看作独立的点，将每个点与其周围点的不相似程度看作边的权值，用函数表示，并按照不相似程度由小到对其达进行排序，再利用贪心算法逐渐将相似程度较高的点或区域进行合并，即整体问题的最优解可以通过一系列局部的最优选择来达到，最后直到所有的点都合并完毕，算法结束。
图像处理算法（二）：图像分割
最新发布
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
07-11 1048
本文系统介绍了图像分割的基本概念、常见算法及其Java实现。主要内容包括：1) 阈值法、边缘检测、区域生长等传统分割方法的技术原理和适用场景；2) 基于图割和深度学习的现代分割方法；3) 各类算法的优缺点对比分析；4) 通过Java代码示例展示了阈值分割、Canny边缘检测等具体实现。文章指出图像分割作为计算机视觉的基础任务，应根据不同场景需求选择合适方法，并着重分析了传统算法与深度学习方法的差异性。最后提供了进一步学习的资源推荐，为读者实践图像分割技术提供了实用参考。
OpenCV 实现的图像分割
06-24
OpenCV 实现的图像分割 使用金字塔图像分割算法 需要先安装完OpenCV在能正常编译
OpenCV 之 图像分割 (一)
weixin_30770495的博客
07-08 752
1 基于阈值 1.1 原理 灰度阈值化，是最简单的图像分割，其速度最快，广泛用于硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 $f$，输出图像 $g$，则阈值化公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j)...
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05-29
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philosopher123的博客
05-23 2788
接着前面几篇优快云的博客，继续写一点笔记。
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