1.RGB通道:R红色,G绿色,B蓝色:R.G.B各占一个字节,取值范围在0—255:可代表的颜色数256*256*256==2^24 黑色区域是:R=G=B=0;   白色区域是:R=G=B=255;  黄色:R=G=255,B=0: decompose3 (Image, Image1,Image2, Image3)  *将一个三通道图像转换成3个通道的图像          2.  hsv通道: 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色,如红色.黄色等,取0-360: 饱和度(S)是指

meanShfit均值漂移算法是一种通用的聚类算法,它的基本原理是:对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛. 可以利用均值偏移算法的这个特性,实现彩色图像分割,Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering.这个函数严格来说并不是图像的分割,而是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以

灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像. 彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域.先看看OpenCV的文档: C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst) C: void cvInRangeS(const CvArr* sr

接着上一篇博客,继续改进,现在为了是图像处理结果更加稳定,我实在没有办法了,只好先提取手指,再提取指甲. 把手指从背景里面提出来还是挺简单的,可惜的是我研究这么半天还是这结果,好沮丧. 怎么办呢,时间是来不及了,只能一边找特征,一边试着用彩色图像分割的方法来提取指甲了. 这段时间加紧了调试,又要期末考了,还要各种大作业.....(吐槽一下研究生学习怎么还跟本科一样) 完了就贴这段时间的图吧 只要把指甲摆正了,第一幅的轮廓就没什么问题,但是我还是想把范围缩小到指甲,因为之前定下的特征从指甲上检测比

整个工程进展到这一步也算是不容易吧,但技术含量也不怎么高,中间乱起八糟的错误太烦人了,不管怎么样,现在面临了最大的困难吧,图像处理算法.算法确实不好弄啊,虽然以前整过,但都不是针对图像的. 现在的图像算法太多了,好像谁都在研究,没有一个统一的路线,看论文也是越看越糊涂,无奈之下还是自己好好学学吧,幸好队友以前也搞过,大家也都愿意参与进来了,很开心! 首先改变下策略吧,之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试,但是效率太差了,每次想要结果,都要用板子,所以,现在改用O

使用Opencv中均值漂移meanShift跟踪移动目标 Opencv均值漂移pyrMeanShiftFiltering彩色图像分割流程剖析 Opencv目标跟踪—CamShift算法 MeanShift - cv.MeanShift Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验

split函数的主要功能是把一个彩色图像分割成3个通道,方便进一步的图像处理,具体说明如下: split Divides a multi-channel array into several single-channel arrays.C++: void split(const Mat& mtx, Mat* mv)C++: void split(const Mat& mtx, vector& mv) 其实还有一个函数merge可以实现相反的操作,简单说明如下: merge Comp

OpenCV经典的两种实现EPF方法:高斯双边和均值迁移 一:双边模糊 差异越大,越会完整保留 def bi_demo(image): dst = cv.bilateralFilter(image,0,100,15) #第二个参数d是distinct,我们若是输入了d,会根据其去算第3或4个参数,我们最好是使用第3或4个参数反算d,先设为0 cv.imshow("bi_demo",dst) src = cv.imread("./1.png") #读取图片 cv.na

以下这些实验中的代码全部是我自己编写调试通过的,到此,最后进行一下汇总. 数字图像处理实验(1):PROJECT 02-01, Image Printing Program Based on Halftoning (基于半色调技术的图像打印技术) 链接:http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/70340458 数字图像处理实验(2):PROJECT 02-02, Reducing the Number of Gray Levels in a

实验报告: Objective: Color image segmentation is a big issue in image processing. This students need to know the basics of this topic. Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction manual: Download Fig. 6.28(b) and duplica

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html#sklearn.cluster.DBSCAN 采用基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割方法 From: Brian Kent: Density Based Clustering in Python 聚类演示:https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/

四.图像处理(呵呵,重头戏来了) 1. 滤波 filter2D() 用核函数对图像做卷积. sepFilter2D() 用分解的核函数对图像做卷积. 首先,图像的每一行与一维的核kernelX做卷积:然后,运算结果的每一列与一维的核kernelY做卷积. boxFilter() 就是滑动窗口平均滤波的二维版. GaussianBlur() 高斯平均,也就是高斯模糊. medianBlur() 中值滤波,个人最爱的滤波函数. bilateralFilter() 双线性滤波. 前面这四个函数是原来O

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

1.什么是图像分割: 图像分割就是把图像中特定的目标提出来,进行处理. 2.为什么要做图像分割: 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,准确的来说,没有图像分割,图像处理将无法实现其后续的操作.进行图像处理必须将在图像中发现目标区域,并准确的将目标区域与背景区域进行分割,再处理目标区域的相关特征,从而得到正确的结论. 3.图像分割基于什么原理 图像分割本质上是一种二值化的处理过程,可以是一种基于背景基础的目标分割,也可以是特定区域目标与区域之间的分割,或是存在于混合背景之间的分割. 4.图像

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

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