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python 的实现

参考链接: Python中的numpy.isscalar“”“ watershed.py- 该模块实现了,可将像素配到标记的盆地中。 import _watershedfrom ..util import crop, regular_seedsdef _validate_inputs(image, markers, mask):    确保的所有输入都具有相同的形状和类型 Notes    -----    此函数实现了 _ _,可将像素配到标记的盆地中。 10.1109ICPR.2014.181           https:www.tu-chemnitz.deetitproautforschungrsrccws_pSLIC_ICPR.pdf Examples 可用于离重叠的对象 ... footprint=np.ones((3, 3)), ... indices=False) >>> markers = ndi.label(local_maxi) 最后,我们对图像和标记运行

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OpenCV 图像割之

你继续填满,建造屏障,直到所有的山峰都被淹没。最后,创建的屏障会给出割结果。这就是的通俗原理。 你可以访问的CMM网页(http:www.cmm.mines-paristech.fr~beucherwtshed.html),里面有动画帮助理解。? 但是这种方会由于图像中的噪声或其他不规则性因素而导致过度割的结果。OpenCV实现了一种基于标记的,你可以指定哪些是要合并的谷点,哪些不是。 然后应用,其将使用我们给出的标签进行更新(填),对象的边界值将为-1。 下面是示例代码,用于对金鱼图片进行割:? 1markers =0markers = cv2.watershed(img, markers)img1 = cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2RGB)img1 = #

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    医学图像处理案例(三)——用割重叠细胞

    针对重叠的图像割是非常具有挑战的,正好之前一起工作过的同事跟我一起讨论了关于这方面的问题,我首先想到的就是用来进行割。 下面我将结合他提供的细胞图像来实现的实现。? 根据的特点,我们要把未确定区域设置为波谷值(例如0),而之前割中背景也是0,因此通过连通域析,我们将背景的值设置成1。 labelmatImage.cols; j++) { if ((int)unkonwn.at(i, j) == 255) { labelmatImage.at(i, j) = 0; } } }4、用进行割 opencv自带的。 最后的效果只能是差强人意吧,大家如果有更好的方,欢迎一起交流学习。?

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    OpenCV基于标记控制的演示

    常见图像之一割图像割是基于图像形态学的语义,常见的实现主要基于标记的割方,图示如下:? 就是要找到线,对图像完成割,这个在生物与医学图像处理中特别有用。 主要原因是常见的是基于灰度基本与距离变换结果寻找割线,很容易导致过度割,过度割的合并有比较复杂,而基于标记(marker)的就比较稳定,一般情况下不会产生过度割问题。 所以OpenCV中也完成了基于标记(marker)的。 图像割流程正常对于输入图像首先需要转换为灰度图像、然后二值图像,通过距离变换生成标记,然后使用变换得到输出结果,可视化输出即可。

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    实战 | 粘连物体割与计数应用(二)--基于距离变换+ HalconOpenCV实现比较

    导读本文主要介绍基于基于距离变换+实现粘连物体的割与计数方,并对比Halcon与OpenCV实现差异。 后面将篇介绍粘连物体割计数的常用方,包括:【1】形态学 + 连通域处理方 【2】距离变换 + 割方【3】其他方 本文将对第【2】种方别用Halcon和OpenCV实现并做简单对比 实例演示与实现步骤* 实例一:糖豆割与计数测试图像(图片来源--Halcon例程图):实现步骤:【1】阈值处理:区间固定阈值或OTSU阈值【2】距离变换【3】【4】求区域重叠部(交集)【5 (粘连严重或重叠部过多则不适用); 【2】Halcon中距离变换+使用相对简单,效果更稳定。 需要自己做预处理,设置markers告诉哪里是前景物体,哪里是未知区域,哪里是背景,使用相对麻烦,有时候还可能出现难以割的情况,比如下图:Halcon割结果:OpenCV割结果

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    Android OpenCV(四十二):图像割(

    图像割的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。介绍,下面这位知乎博主已经讲得非常详细了,详情请自行查阅。 https:zhuanlan.zhihu.comp67741538的整个过程: 把梯度图像中的所有像素按照灰度值进行类,并设定一个测地距离阈值。 随着平面越来越高,会设置更多更高的大坝,直到灰度值的最大值,所有区域都在线上相遇,这些大坝就对整个图像像素的进行了区。? 过程动画用上面的对图像进行,由于噪声点或其它因素的干扰,可能会得到密密麻麻的小区域,即图像被得太细(over-segmented,过度割),这因为图像中有非常多的局部极小值点,每个点都会自成一个小区域 不从最小值开始增长,可以将相对较高的灰度值像素作为起始点(需要用户手动标记),从标记处开始进行淹没,则很多小区域都会被合并为一个区域,这被称为基于图像标记(mark)的APIpublic static

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    golang入坑系列

    而自己除了会写点货代码,别无他长。 感慨良多,还是感觉自己不是一块能依靠写代码发家致富的料。 所以会出一部精力,来考虑如何实现技术变现。 但这个系列仍然会写完,不会虎头蛇尾。因此本节起名:。 所以汲取教训,写好才是王道,我的文章我说了!再次谢谢乁卬杨同学)如果没有CC++语言经历的同学,估计很少会使用过指针,这个名词应该是在职业生涯当中经常会听到,但很少会使用到的。 正如前面所述,在Golang当中每个变量都是一个内存位置,每个内存位置都有它定义的地址,可以使用&运符访问它,它表示内存中的地址。 如果内存紧张,GC就会回收垃圾内存,然后运行时重新配一块内存,那时就输出一块新地址。在大学或者其他教程中,应该会提到过什么是指针。 为了一俗到底,这里再提一遍:指针是一个变量,保存的是内存地址。 无变现的知识,等于白学。如果你有好的想,或者闲得无聊欢迎发邮件给我(ztao8607@gmail.com),没准火花就迸发于扯淡之间。

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    【从零学习OpenCV 4】割图像——

    二维码种类多种多样,有QR Code、Data Matrix、Code One等,日常生活中常用的二维码是QR二维码,该二维码样式以及每部的作用在图7-30给出。 图7-29 QR二维码各部的作用QR二维码的识别过程大致成两个过程,首先搜索二维码的位置探测图形,即QR二维码中三个顶点处的“回”字区域,QR二维码位置以四个顶点的坐标形式给出。 ()函数,接下来将详细介绍这三个函数的函数原型和使用方。 为了了解QR二维码定位和解码相关函数的使用方,在代码清单7-40中给出了利用上述三个函数识别QR二维码的示例程序。 程序中将定位和解码步识别结果和直接识别结果显示在含有QR二维码的图像中,并输出校正和二值化的QR二维码。

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    【从零学习OpenCV 4】割图像——

    与漫填充相似,都是模拟淹过山地的场景,区别是漫填充是从局部某个像素值进行割,是一种局部,而是从全局出发,需要对全局都进行割。 会在多个局部最低点开始注,随着注量的增加,位越来越高会淹没局部像素值较小的像素点,最后两个相邻的凹陷区域的会汇集在一起,并在汇集处形成了的计过程是一个迭代标注的过程,经典的计方式主要为以下两个步骤:Step1:排序过程,首先对图像像素的灰度级进行排序,确定灰度值较小的像素点,该像素点即为开始注点;Step2:淹没过程,对每个最低点开始不断注 OpenCV 4提供了用于实现割图像的watershed()函数,该函数的函数原型在代码清单8-19中给出。 该函数根据期望标记结果实现图像割。函数的第一个参数是需要进行割的图像,该图像必须是CU_8U的三通道彩色图像。

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    C++ OpenCV图像割之

    前言前面我们说了两种割方,这一章我们说图像的割。 是一种图像区域,在割的过程中,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,封闭性是的一个重要特征 watershed之前,必须对第二个参数markers进行处理,它应该包含不同区域的轮廓,每个轮廓有一个自己唯一的编号,轮廓的定位可以通过Opencv中findContours方实现,这个是执行之前的要求 会根据markers传入的轮廓作为种子(也就是所谓的注点),对图像上其他的像素点根据规则进行判断,并对每个像素点的区域归属进行划定,直到处理完图像上所有像素点。 上面就是我们的源图,然后我们开始进行图像割1.均值漂移 ?我们看一下结果,右图上变化不大,就是相当于做了一个简单的模糊?2.把图像转为灰度图并进行二值化操作 ?再运行看一下效果?

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    OpenCV计机视觉整理(二)图像的割与修复

    图像割方为传统的图像割方和基于深度学习的图像割方。 传统的图像割方GrabCut方MeanShift背景扣除原理上图表示图像有一定的梯度,0代表黑色,代表比较低洼的地方,白色是255,代表一个峰点。 当图像中存在过多的极小区域而产生许多小的集盆,但实际上我们真正想要的是一个大块,视为一个整体。但通过就可能成很多的小块。对于传统的可能会把一张图切割的很碎,不利于我们后面的处理。 但幸运的是,OpenCV的可以将一大块成一整块。 的处理步骤标记背景标记前景标记未知域进行割现在我们要对这张图片进行割import cv2import numpy as np if __name__ == __main__: cv2.namedWindow

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    变换图像割接触对象

    变换% 使用变换割来离接触对象% 变换割将图像中的“流域”和“脊线”% 视为一个亮像素高、暗像素低的曲面% 如果可以识别或“标记”前景对象和背景位置、效果更好% 变换割遵循以下基本程序 % 理想情况下,我们不希望背景标记太靠近我们要割的对象的边缘% 通过计前景的“阴影骨架”来“细化”背景(欧氏距离变换bwdist)% 可以通过计距离变换的变换、然后寻找结果的线来实现D = bwdist(bw);DL = watershed(D);bgm = DL == 0;imshow(bgm)title(线)? %% 步骤5: 计割函数的变换% 使用imimposemin修改渐变幅度图像% 使其唯一的区域最小值出现在前景和背景标记像素上gmag2 = imimposemin(gmag, bgm | fgm4 );% 最后,我们准备好计基于割L = watershed(gmag2);%% 步骤6: 结果可视化% 一种可视化技术是在原始图像上叠加前景标记、背景标记和割的对象边界% 对象边界位于l=

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    物体割--Deep Watershed Transform for Instance Segmentation

    Watershed Transform for Instance Segmentation CVPR2017 https:github.commin2209dwt本文将传统的 watershed transform CNN: 只用CNN来完成 6)Proposal + recursion : CNN 候选区域+ recursion3 A Review on the Watershed Transform 首先来看看的大致思路 一个问题就是容易过割。这里我们使用 CNN 网络来解决这个过割问题。 ? 这里我们定义了一个中间任务,就是我们学习 能量图的下降方向 direction of descent of the watershed energy,然后将这个输入到另一个网络用于学习最终的能量图 Watershed Transform Network (WTN) 基于能量图的下降方向图,我们来 predict a modified watershed transform energy 对应

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    无人车创业正驶入

    当时景驰已经对外放话A轮1亿美元以上的融资,并且还要发起募集一支100亿元的生态基金,但最后百度务和舆论共同出击,在投资层面也施加压力,景驰投资也遇到极大困难,内部化,最后王劲出局。 在王劲之变后,景驰迅速度过了动荡期,也吸引了一批高级人才加盟,技术推进方面也可圈可点,百度官司也已了断,公司重新进入了稳定发展阶段。 于是之前受影响的新一轮融资也被重启,据称进展还不错——资本依然认可景驰的团队和技术。?另一家RoadStar.ai,近期刚宣布了一轮1.28亿美元的融资,投后估值5亿美元左右。 图森未来最近一次对外亮相是无人集卡在港口的应用,意味着图森开始进入商业化试运营阶段,但当时COO郝佳男告诉量子位:没有更多融资的进展可享。? 总之,目前天下大势就是这样,再过半年可能就要出胜负,最关键的时间点也已经来临。

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    Android程序员经常遇到的问题,七大常用的

    Android 常用 1.插入排序插入排序的基本思想是在遍历数组的过程中,假设在序号 i 之前的元素即 都已经排好序,本趟需要找到 i 对应的元素 x 的正确位置 k ,并且在寻找这个位置 k i; j--) { if (array < array) { temp = array; array = array; array = temp; } } } return array;}4.快速排序通过一趟排序将待排记录割成独立的两部 ,其中一部记录的关键字均比另一部的关键字小,则可以别对这两部记录继续进行排序,已达到整个序列有序的目的,本质就是,找一个基位(枢轴,,作用是左边的都比它小,右边的都比它大.可随机,取名base 返回这个位置,左边和右边的序列,别再来递归。 ,基位,左边的都比这个位置小,右边的都大private int partition(int; 用子表的第一个记录做枢轴()记录 while (low < heigh) { 从表的两端交替向中间扫描

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    C++ OpenCV基于距离变换与的图像

    现有的图像割方主要以下几类: 基于阈值的割方基于区域的割方基于边缘的割方以及基于特定理论的割方从数学角度来看,图像割是将数字图像划成互不相交的区域的过程。 根据为监督学习和无监督学习,图像割的多数都是无监督学习。---KMeans距离变换与介绍距离变换?距离变换常见有两种不断膨胀 腐蚀得到基于倒角距离变换? 变换常见的基于浸泡理论实现相关API cv::distanceTransform( InputArray src, OutputArray dst, OutputArray labels, int 转为二值图像通过threshold距离变换对距离变换结果进行归一化到之间使用阈值,再次二值化,得到标记腐蚀得到每个Peak - erode发现轮廓 – findContours绘制轮廓- drawContours变换 这会儿就可以看到绘制的轮廓出来了10.变换?我们看看显示的效果?可以看出,每个轮廓都有明显的区开了。11.对每个割区域着色输出结果??然后我们再运行看到最后结果 ?-----END-

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    图像处理开发者必读

    小编作为一个图像与计机视觉的开发者,总结了一下作为图像处理开发工程师应该知道或者掌握的图像处理知识点。跟大家享一下,以备大家学习方便。 - 错切变换 - 翻转像素统计 - 计均值与方差 - 计直方图 - 计最大最小 - 计像素内方差色彩空间 - RGB - HSL - YUV - YCrCb - 色彩空间转换 - 灰度转换 - 顶帽-黑帽-内梯度与外梯度-割图像割-K-Means-Mean-Sift--Fuzzy-C Means-GMM-Graphic Cut-区域生长特征提取-SIFT-SURF-LBP-HOG-Haars-Blob-DOG -距离变换-割-链式编码-骨架提取-欧拉数计对象识别与匹配 - 直方图匹配 - 相关性匹配 - 模板匹配 - KNN - SVM 以上都是作为图像处理工程师需要掌握的常用知识图谱,其实还有很多 ,OpenCV基础与扩展模块中包含了更多知识点,每年国际上都会新的研究成果与出现。

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    数字图像处理之图像

    使用变换的割如果目标物体是连接在一起的,则采用效果比较好。 把图像看成一幅地形图,亮度比较强的区域像素值较大,亮度暗的区域像素值比较小,通过寻找汇盆地和界线对图像进行割。两个步骤,一个是排序过程,一个是淹没过程。 使用距离变换的割最常用的变换割的是距离变换,主要是用于二值图像的处理,它是指从每个像素到最接近零值的像素的距离。 使用梯度的割梯度处理是在变换之前的预处理,它将沿着物体的边缘有较高的像素值,而在其他地方的像素值比较低。 控制标记符的割当直接用梯度进行变换时,容易造成过度割,为了改善这样的情况,采用基于标记符的方式进行割。 屏幕快照 2020-05-23 上午9.43.51.png

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    直播风靡的背后是一个

    如果我们仅仅只是以薇娅、李佳琦的表现来判断直播的复苏显然有些太过武断,真实情况是在这场复苏背后是一个巨大的正在形成。 因此,网红主播与非网红主播的流量其实是天然存在的。这是直播行业经历了洗牌和嬗变之后的必然结果。 尽管新的直播风潮的兴起可以在一定程度上弥合这种流量的,但是,这种弥合是建立在直播参与者的数量上的,头部主播的流量并未因此受到影响。除了主播层面的流量之外,平台之间的流量同样正在形成。 内容的图文和视频是传统意义上的的内容展现形式。虽然从图文到视频有了一定的进化,但是,以图文和视频为代表的内容展现形式依然无搭建起用户和产品之间沟通的桥梁,对于商品的展示依然是不全面的。 从这个角度来看,直播行业同样正在进入到。这个的一边是资本和流量驱动的陈旧的发展模式,另一边是以电商、新零售为代表的新的变现模式。随着新模式的逐渐成熟,我们还将会看到更多新的直播模式的方式。

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    数据析能力是未来职场人的

    我当时的第一想是把这个类目下所有商品的年销售额拉出来,哪个商品卖的不好,就把它换掉就行。我花了一个下午,整理出肉类零食的年销售额,搞了一张商品清单,把所有销售额排在后30%的商品都列上去了。 给你介绍一个二八布原则和ABC诊断。”?“这是我之前看过的一个零食品类,发现它并不符合二八原则,用了45%的商品,才贡献了80%的营收。”? 02 做好数据析,必须掌握的几项技能今年双十二,老板让我们搞一套监控析体系,及时总结得失,让做活动不再变成白花钱。接到这个任务的我其实一头雾,小白姐说:“没事,我也有过当新人的时候,慢慢来。 想要更好的析数据,利用数据,不但需要有好的数据思维,懂数据相关的理论知识、技能技,更重要的是要具备业务 Sense,还要有足够强的学习能力。 单独拿技能层来讲,就包括各类数据析的方:比如指标树拆解、多维矩阵析中也要会用多种工具,比如Excel、SQL、Python等等。?

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      IP 虚拟人(IP Virtual Human,IVH)运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术,让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。IP 虚拟人支持 AI 合成虚拟形象播报视频和实时语音交互两大类使用场景,其中虚拟形象播报能力支持输入文本生成 AI 合成的音视频文件,广泛运用于媒体、教育、会展服务等场景;语音交互场景支持与用户进行实时语音互动,广泛运用于客服、助理等场景。

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