OpenCV学习之采用金字塔方法进行图像分割

最新推荐文章于 2022-07-06 16:07:29 发布

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本文介绍了一种基于金字塔方法的图像分割技术实现。通过设置不同的层级和阈值参数，该方法能够有效地将图像划分为不同的区域。文章提供了完整的C++代码示例，并详细解释了cvPyrSegmentation函数的工作原理。

//采用金字塔方法进行图像分割
#include "highgui.h"  
#include"cv.h"  
#include <opencv2/legacy/legacy.hpp>
void  doPyrSegmentation(IplImage * src, IplImage * dst
) {
    assert(src->width % 2 == 0 && src->height % 2 == 0);

    CvMemStorage * stoage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* comp = NULL;

    int level = 2;   //进行n层采样  
    double threshold1 = 150;
    double threshold2 = 30;
    cvPyrSegmentation(src, dst, stoage, &comp, level, threshold1, threshold2);
};
int main(int argc, char ** argv)
{
    IplImage * src = cvLoadImage("Lena.tiff",1);

    IplImage * dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);

    doPyrSegmentation(src, dst);
    cvNamedWindow("src");
    cvNamedWindow("dst");
    cvShowImage("src", src);
    cvShowImage("dst", dst);
    cvWaitKey(0);
    cvDestroyAllWindows();
    return 0;
}
////Storage: 存储连通部件的序列结果
////    comp
////    分割部件的输出序列指针 components.
////    level
////    建立金字塔的最大层数
////    threshold1
////    建立连接的错误阈值
////    threshold2
////    分割簇的错误阈值
////    函数 cvPyrSegmentation 实现了金字塔方法的图像分割。金字塔建立到 level 指定的最大层数。如果 p(c(a), c(b))<threshold1, 则在层 i 的象素点 a 和它的相邻层的父亲象素 b 之间的连接被建立起来，
////
////    定义好连接部件后，它们被加入到某些簇中。如果p(c(A), c(B))<threshold2，则任何两个分割 A 和 B 属于同一簇。
////
////    如果输入图像只有一个通道，那么
////
////    p(c1, c2) = | c1 - c2 | .
////    如果输入图像有单个通道（红、绿、兰），那幺
////
////    p(c1, c2) = 0, 3·(c1r - c2r) + 0, 59·(c1g - c2g) + 0, 11·(c1b - c2b) .
////    每一个簇可以有多个连接部件。