Watershed

最新推荐文章于 2024-10-24 20:18:16 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-24 20:18:16 发布 · 858 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

watershed分水岭算法的源代码
11-15
watershed分水岭算法的源代码，一个很实用的用于图像分割的算法
图像分割 分水岭法 watershed（C#）
学习微软 .net 技术开发
01-03 694
Watershed算法是一种图像处理算法，它是基于形态学的图像分割方法。在实现中，Watershed算法通常需要先对图像进行预处理，例如去除噪声、边缘检测等操作，以便更好的构建隔板。在填充山谷时，可以使用队列或其他数据结构来实现，以便管理待处理的像素。对于连通的区域，可以使用标记或者颜色来区分。该方法没有返回值，而是直接在markers图像上进行分割操作。最终输出的图像，两个区域间使用-1作为分割线。版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。
【转载】OpenCV-Python系列之图像分割与Watershed算法（四十二）
weixin_44237705的博客
10-13 1076
本次我们来看图像分割，同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则，将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程，它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法，其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，分水岭算法因实现方便，已经在医疗图像，模式识别等领域得到了广泛的应用。 传统分水岭算法基本原理 分水岭比较经典的计算方法是L．Vincent于1991年在PAMI上提出的[1]。传统的分水岭分割方法，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
基于python的watershed algorithm
qq_56816022的博客
07-04 435
基于python的watershed algorithm
分水岭分割算法（watershed segmentation）的C++实现（法1）
weixin_33699914的博客
12-12 471
运行环境：ubuntu16.04+Qt+opencv2.4.13 参考链接：http://blog.youkuaiyun.com/u010741471/article/details/45193521 watershedsegmenter.h #ifndef WATERSHEDSEGMENTER #define WATERSHEDSEGMENTER #include <opencv2/...
C++实现分水岭算法（Watershed Algorithm）
08-28
"C++实现分水岭算法（Watershed Algorithm）" 本文详细介绍了C++实现分水岭算法（Watershed Algorithm），该算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法。下面是相关的知识点： 1. 分水岭算法的基本思想：将...
3_matlab_brain_watershed_
10-03
标题 "3_matlab_brain_watershed_" 指向的是一个使用 MATLAB 进行脑肿瘤分割的项目，其中结合了分数阶Sobel掩模（Fractional Sobel Mask）和Watershed变换这两种图像处理技术。这个项目的核心是通过MRI（磁共振成像...
Watershedalgorithm.zip_watershed algorithm_watershed c#_分水岭分割_图像
07-15
Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕山，山围水的情形。
Watershed_matlab_分水岭分割_源码
10-01
本资源提供的"Watershed_matlab_分水岭分割_源码"是一个基于MATLAB的分水岭分割实现，可以帮助用户理解算法原理并应用于自己的项目中。 分水岭算法的原理来源于地理学中的分水岭概念，即山脊线将不同的河流流域分隔...
watershed.rar_python图像分割_分割 python_分水岭 python_图像
07-15
4. **分水岭变换**：使用OpenCV的`cv2.watershed()`函数执行分水岭变换。这个函数需要输入标记后的图像和原始图像，然后返回分割结果。 5. **后处理**：分水岭算法可能会产生过分割（过度分割图像为过多的区域），...
WaterShed分水岭
11-20
WaterShed分水岭的代码，是学习的好资料啊，国外的大牛写的啊，要的话赶紧下啊
WatershedDelineation_python-master_watershedpython_
10-01
开发这些脚本wsDelineation.py，是为了在相似区域中描绘大约50个倾点的分水岭边界和区域。
分水岭算法C#.NET实现
05-13
Watershed算法是图像分割算法的一种，也是目前应用领域最广泛的图像分割算法之一，此程序使用C#.NET平台，AForce组建，按照经典的分水岭算法，实现了量化等为6的GIF图像分割。
watershed matlab code
04-21
数学形态学中的分水岭算法，用于图像分割。
watershed matlab 医学图像处理
12-15
watershed matlab 医学图像处理
【python】OpenCV—WaterShed Algorithm
bryant_meng
10-24 1906
分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明：在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。是 OpenCV 中用于图像平滑处理的一个函数，它基于均值漂移（Mean Shift）算法，并通过图像金字塔的方式来实现。分水岭分割算法的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。
Watershed函数
qq_18343569的博客
08-25 2606
Watershed 做分水岭图像分割 C++: void watershed(InputArray image, InputOutputArray markers) c语言形式：void cvWatershed( const CvArr* image, CvArr* markers ); image输入8比特3通道图像。markers 输入或输出的32比特单通道标记
Opencv4 -Python官方教程学习笔记27---图像分割与Watershed算法
weixin_42233401的博客
07-19 772
目标 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”。你可以访问Wat
OpenCV-Python 图像分割与Watershed算法 | 三十四
TensorFlowNews
01-23 4784
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...
watershed
最新发布
03-14
### Watershed Algorithm 的概述 Watershed算法是一种基于分水岭理论的分割方法，在计算机视觉和地理信息系统（GIS）领域都有广泛应用。该算法的核心思想来源于地形学中的水流模型，即将图像视为一个拓扑表面，其中像素值表示高度[^3]。 #### 计算机视觉中的应用 在计算机视觉中，Watershed算法主要用于图像分割任务。它通过模拟水流汇聚的过程来识别不同的区域边界。具体来说，算法会将图像中的局部极小值作为汇流盆地，并沿着梯度方向扩展这些区域直到它们相遇形成分割线。这种方法能够有效提取复杂背景下的目标物体轮廓[^4]。 然而，传统的Watershed算法容易产生过分割现象，即把原本属于同一对象的部分错误地划分为多个独立的小区域。为解决这一问题，研究者提出了多种改进措施，例如引入标记控制技术（Marker-controlled Watershed），利用先验知识指导分割过程从而减少不必要的细节划分[^5]。 ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # Load image and convert to grayscale img = cv2.imread('coins.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Threshold the image ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Noise removal using morphological operations kernel = np.ones((3,3),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2) # Sure background area sure_bg = cv2.dilate(opening,kernel,iterations=3) # Finding sure foreground area dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,cv2.DIST_L2,5) ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0) # Unknown region sure_fg = np.uint8(sure_fg) unknown = cv2.subtract(sure_bg,sure_fg) # Marker labelling ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg) # Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1 markers = markers+1 # Mark the region of unknown with zero markers[unknown==255] = 0 markers = cv2.watershed(img,markers) img[markers == -1] = [255,0,0] plt.imshow(img) plt.show() ``` 上述代码展示了如何使用OpenCV库实现基本的Watershed图像分割操作[^6]。 #### 地理信息系统(GIS)中的角色 对于GIS而言，Watershed分析更多关注于自然景观特征如河流网络构建、流域范围界定等方面的应用价值。通过对DEM(数字高程模型)数据执行相应处理流程可以得到精确的地表排水模式描述信息[^7]。
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