此程序为优化后的分水岭算法,避免了图像过分割 I= imread('D:\Images\pic_loc\1870405130305041503.jpg'); imshow(I); h=fspecial('sobel'); %h = fspecial(type) creates a two-dimensional filter h of the specified type. fspecial returns h as %a correlation kernel, which is the app

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调

灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化.这种二值化操作阈值的选取非常重要.阈值选取的不合适,可能得到的结果就毫无用处.今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法.这种方法被称之为Otsu法.发明人是个日本人,叫做Nobuyuki Otsu (大津展之). 简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开.或者更准确的说是在某种判据下最优.与数理统计领域的 fisher 线性判别算

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序 主程序(核心部分)  代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/

图像的阈值处理 图像的阈值分割:图像的二值化(Binarization) 阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界. 一.简单阈值 选取一个全局阈值,然后把图像分成非黑即白的二值图像. cv2.threshold()[源图像矩阵,进行分类的阈值,高于(低于)阈值时赋予的新值,方法选择参数] 返回两个值:阈值,阈值处理后的图像矩阵. cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) cv2.THRESH_BINAR

一.阈值分割 阈值分割算子众多: threshold :这是最基本最简单的阈值算子. binary_threshold :它是自动阈值算子,自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来并没有难度. dyn_threshold :该算子和dual_threshold和var_threshold的理解参考下文链接. Halcon阈值化算子dual_threshold和var_threshold的理解 动态阈值需要一张模糊的图片做对比,因此需要预处理图像的算子. 预处理算

#图像的缩放操作 #cv.resize(src,dsize,dst=None,,fx=None,fy=None,interpolation=None) #src->原图像,dsize->目标图像的大小(列*行(和其他API不同),fx->相对于原图的水平轴比列,fy->相对于原图的竖直轴的比例 #interpolation—>插入方式 )(一般dsize和fxfy只设其一,会自动推算另一个) image = cv.imread("E:/pictures/1.jpeg

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分.背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值.遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内方差取得极大值时,此时对应的阈值就是大津法(OTSU算法)所求的阈值. 何为类间方差? 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均

threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能:得到灰度值在最小与最大这间的那些部分.其返回仍然是一个区域. MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值 如在上一篇中,我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值,我们发现0-56时最佳,将值代入程序中即可. read_image(Image, 'Clip')//读取图像 threshold(Image, Region, , )//对图像进行分割 connection(Region,

先了解什么是阈值,度娘告诉我的是:一个领域或一个系统的界限称为阈,其数值称为阈值.在图像中,我们把图像看成一个由像素灰度值组成的数集,那么阈,就是这个图像中,根据目标与背景灰度值的差异,选取的一个合适的分割值.这个值可以确定图像中每一个像素点是属于目标还是属于背景. 阈值分割常用于目标与背景对比度较强,背景与目标灰度比较单一的情况. 阈值分割的第一步是要找到合理的阈值. Halcon提供灰度直方图,可以进行直观的阈值处理. 打开灰度直方图 1.点击菜单栏中的“可视化” 2:在‘’可视化‘菜单栏下

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =

手册里面的particle例子,例子的任务是分析颗粒在液体中.在这个应用程序的主要困难:存在两种类型的对象:大明亮物体和较低的小物体的对比.此外噪音使分割的存在困难:无法使用全局灰度阈值threshold进行分割:所以采用先将大块不需要检测的部分去除掉,再通过灰度动态阈值dyn_threshold分割图像得到想要的内容. 处理图片和结果图片: 以下是代码:   read_image (Image, 'particle') *获取图像 dev_display (Image) *显示图像 thres

1. 定义 分水岭算法(watershed algorithm)可以将图像中的边缘转化为"山脉",将均匀区域转化为"山谷",在这方面有助于分割目标. 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.把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中的每一个点像素值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的区域称为"集水盆",集水盆的边界可以看成分水岭.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

http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195Otsu法是1979年由日本大津提出的.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,即统计鉴别分析中所用的度量.Otsu方法有一个重要的特性,就是它完全以在一幅图像的直方图上执行计算为基础,而直方图是很容易得到的一维阵列. 具体的公式推理及公式细节就不说了,详见 Conzalez 那本书,我是第三版的,在P.479——P.482 上面. 给出具体步骤如下: 1.计算输入图像的直方图,并

关于otsu分割方法,这个文章讲的是最好的,清晰易懂,一看就是作者认真思考过的. 因为在看这个算法的时候我就想,如果一个很大的图像上,大部分像素值都在0 - 50范围内,但是有很小一块像素值在240的范围,按照这个算法的公式应该是没法很好分类的,怎么办呢.看了网上非常多关于这个算法的文章,都是照搬教科书,无脑的写定义和堆砌公式,只有这个文章用自己的语言来描述这个算法,并且意识到这个问题,给出了自己的见解. https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/detai

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; //grabcut算法 bool setMouse = false; //判断鼠标左键的状态(up / down) bool init; Point pt; Rect rect; Mat srcImg, mask, bgModel, fgModel; int

#include "stdafx.h" #include "opencv2\opencv.hpp" using namespace cv; IplImage* g_image=NULL; IplImage* g_gray=NULL; ; CvMemStorage* g_storage=NULL; void on_trackbar(int) { if(g_storage==NULL) { g_gray=cvCreateImage(cvGetSize(g_image),

1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集水盆) and "watershed ridge line