15、计算机视觉中的图像形状分析与分割技术

计算机视觉中的图像形状分析与分割技术

1. 内容感知图像调整与对象移除

在处理图像时，内容感知图像调整是一项重要技术。通过动态规划高效计算图像中的接缝，我们能够实现图像宽度的缩减或扩展。而移除图像中的对象则借助接缝雕刻技术，具体操作如下：
- 选择感兴趣区域后，在每次迭代中操纵能量矩阵，将感兴趣区域的能量值设为 0，迫使所有接缝穿过该区域。
- 移除与该区域相关的所有接缝后，继续添加接缝，直至图像恢复到原始宽度。

示例代码展示了图像显示和关闭窗口的基本操作：

while True:
    cv2.imshow('Input', img)
    c = cv2.waitKey(10)
    if c == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

2. 形状分析与图像分割概述

形状分析和图像分割在计算机视觉领域至关重要。通过这些技术，我们可以识别形状、估计精确边界、将图像分割成多个部分，并分离前景和背景。具体包括以下几个方面：
- 轮廓分析与形状匹配 ：将图像转换为灰度图并进行阈值处理后，会得到一系列线条和轮廓。通过理解不同形状的属性，我们可以从图像中提取详细信息。例如，识别图像中的回旋镖形状时，由于形状可能发生扭曲，简单的基于相关性的匹配方法并不适用。OpenCV 提供的形状匹配函数基于 Hu 矩的概念，能够帮助我们实现形状匹配。
- 图像矩的计算公式为：$I = \sum_{i=0}^{N} w p_{i}^{k}$，其中 $p$