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

Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法 OpenCV距离变换distanceTransform应用 图像分割作为图像识别的基础,在图像处理中占有重要地位,通常需要在进行图像分割算法前找到轮廓或分割线,因此传统的分割算法主要集中在边缘检测.阈值处理等. 分水岭算法 分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征.其他图像分

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

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 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 tra

转自:http://blog.sina.com.cn/lyqmath 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"(

运行环境:ubuntu16.04+Qt+opencv2.4.13.3 watershed.cpp #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Vec3b RandomColor(int value); //生成随机颜色函数

运行环境:ubuntu16.04+Qt+opencv2.4.13 参考链接:http://blog.csdn.net/u010741471/article/details/45193521 watershedsegmenter.h #ifndef WATERSHEDSEGMENTER #define WATERSHEDSEGMENTER #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> c

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5,img6,img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_canny1,img_binary1, img_dist1,kernel_1,kernel_2,img_laplance,img_sh

城市地区道路网的简单的阈值分割.采用的是单ostu(最佳阈值分割)算法,废话少说,如果不太清楚该算法,请参考文献[1]中的图像分割这一章的介绍.程序直接运行的效果如下.

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 =

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函

分水岭分割方法原理 (3种) - 基于浸泡理论的分水岭分割方法 (距离) - 基于连通图的方法 - 基于距离变换的方法 图像形态学操作: - 腐蚀与膨胀 - 开闭操作 分水岭算法运用 - 分割粘连对象,实现形态学操作与对象计数 - 图像分割 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv)

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153

3 - F 3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能看到这些表单

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/72843247 MeanShift图像分割算法:大概是将复杂的背景,通过粗化提取整体信息,进而将图像分割. 接下来我想,将会抽出一部分时间,研究一下这个算法,以最终实现手势形状提取. <Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Aalysis>一文中,利用Meanshift算法分割图像,大体类似于这样的效果: 看到一篇非常好哒博文 me

[Keras]基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割 2014 年,加州大学伯克利分校的 Long 等人提出全卷积网络(FCN),这使得卷积神经网络无需全连接层即可进行密集的像素预测,CNN 从而得到普及.使用这种方法可生成任意大小的图像分割图,且该方法比图像块分类法要快上许多.之后,语义分割领域几乎所有先进方法都采用了该模型. 除了全连接层,使用卷积神经网络进行语义分割存在的另一个大问题是池化层.池化层不仅扩大感受野.聚合语境从而造成了位置信息的丢失.但是,语义分割要求类别图完全贴合,