opencv 阈值分割连通 / 张生荣

opencv 阈值分割的具体使用

阈值分割像素图原始图像像素图见下面红色线:标注一条阈值线二进制阈值化首先设定一条阀值线如127 大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255) 小于127的像素点灰度值设 ...

目录一.全局阈值 1.效果图 2.源码二.滑动改变阈值(滑动条) 1.效果图 2.源码三.自适应阈值分割 1.效果图 2.源码 3.GaussianBlur()函数去噪四.参数解释一.全局阈 ...

利用OpenCV实现局部动态阈值分割,参考Halcon dyn_threshold算子的思路实现. #include "dialog.h" #include <QApplic ...

我们有时候需要求取某一个物体重心,这里一般将图像二值化,得出该物体的轮廓,然后根据灰度重心法,计算出每一个物体的中心. 步骤如下: 1)合适的阈值二值化 2)求取轮廓 3)计算重心 otsu算法求取最 ...

一.对于二值图,0代表黑色,255代表白色.去除小连通区域与孔洞,小连通区域用8邻域,孔洞用4邻域. 函数名字为:void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &a ...

目录前言阈值技术简介简单的阈值技术阈值类型简单阈值技术的实际应用前言图像分割是许多计算机视觉应用中的关键处理步骤,通常用于将图像划分为不同的区域,这些区域常常对应于真实世界的对象.因此, ...

目录引言 1.threshold_otsu 2.threshold_yen 3.threshold_li 4.threshold_isodata 5.threshold_adaptive 引言图像 ...

最近老师留了几个作业,虽然用opencv很简单一句话就出来了,但是还没用python写过.在官方文档中的tutorial中的threshold里,看到可以创建两个滑动条来选择type和value,决定 ...

本文实例为大家分享了Opencv提取连通区域轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下在进行图像分割后,可能需要对感兴趣的目标区域进行提取,比较常用的方法是计算轮廓. 通过轮廓可以获得目标的一些信息: ...

目录前言 1.使用分水岭算法进行分割 2.Watershed与random walker分割对比前言分水岭算法是用于分割的经典算法,在提取图像中粘连或重叠的对象时特别有用,例如下图中的硬币. 使 ...

之前的车牌定位中已经获取到了车牌的位置,并且对车牌进行了提取.我们最终的目的是进行车牌识别,在这之前需要将字符进行分割,方便对每一个字符进行识别,最后将其拼接后便是完整的车牌号码.关于车牌定位可以看这 ...

图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 投影法对文字图片作横向和纵向投影,即 ...

目录需求说明具体流程功能函数 C++测试代码测试效果需求说明在对图像进行处理时,经常会有这类需求:想通过阈值对图像进行二值化分割,以提取自己感兴趣的区域,常见的阈值分割方法有常数分割.最大 ...

实现思路通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMOG2进行背 ...

基础知识铺垫在图像中,轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点(边界)的曲线,轮廓可用于形状分析和对象检测.识别等领域. 轮廓发现的原理:先通过阈值分割提取目标物体,再通过边缘检测提取目标物 ...

目录 1.两个函数介绍 1.1什么是连通域 1.2 cv2.connectedComponents() 1.3 cv2.connectedComponentsWithStats() 2.代码实践 3. ...

目录 1.图像金字塔理论基础 2.向下取样函数及使用 3.向上取样函数及使用 4.采样可逆性研究 5.拉普拉斯金字塔 6.图像轮廓介绍轮廓近似 1.图像金字塔理论基础图像金字塔是图像多尺度表达的一 ...

本文实例为大家分享了python+opencv实现霍夫变换检测直线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python+opencv实现高斯平滑滤波 python+opencv实现阈值分割功能: 创建 ...

前言 OpenCVSharp是OpenCV的.NET wrapper,是一名日本工程师开发的,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp. 该源码是 BSD ...

前言: 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后,我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓,使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景.接下来,我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景,如拟合出包含 ...