其他关于分水岭“聚水盆地”、“水坝”、“分水线”等概念不准备赘述，只探讨一下Opencv中分水岭算法的实现方法watershed——这个“简单”到只有两个参数的函数是如何工作的。...就不一句一句翻译了，大意说的是在执行分水岭函数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...算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，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。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...3. watershed分水岭运算 4. 绘制分割出来的区域，视觉控还可以使用随机颜色填充，或者跟原始图像融合以下，以得到更好的显示效果。
使用C++、opencv进行分水岭分割图像 分水岭概念是以对图像进行三维可视化处理为基础的：其中两个是坐标，另一个是灰度级。...算法主要思想： 我们把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，模拟泛洪算法的基本思想是：假设在每个区域最小值的位置上打一个洞并且让水以均匀的上升速率从洞中涌出，从低到高淹没整个地形...通常的mark图像，都是在某个区域定义了一些灰度层级，在这个区域的洪水淹没过程中，水平面都是从定义的高度开始的，这样可以避免一些很小的噪声极值区域的分割。...下面的动图很好的演示了基于mark的分水岭算法过程： 上面的过度分割图像，我们通过指定mark区域，可以得到很好的分段效果： 以上参考：冈萨雷斯《数字图象处理（第三版）》和https://www.cnblogs.com...】- 退出程序\n\n\n"); } 源图像： 进行标记的图像： 分水岭算法得到的图像： 分割后图像： 代码的第108-122行是对opencv分水岭算法生成的结果图进行分析，目前对watershed
然后标记将使用我们给出的标签进行更新，对象的边界值将为-1。 代码 下面将看到一个有关如何使用距离变换和分水岭来分割相互接触的对象的示例。 考虑下面的硬币图像，硬币彼此接触。...在执行分水岭函数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方法实现，...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...需要一种算法以最少的用户交互进行前景提取，结果是 GrabCut。 从用户的角度来看它是如何工作的？最初用户在前景区域周围绘制一个矩形（前景区域应该完全在矩形内）。...然后算法对其进行迭代分割以获得最佳结果。完毕。但是在某些情况下，分割不会很好。例如，它可能将某些前景区域标记为背景，反之亦然。在这种情况下，用户需要进行精细的修饰。
通常的mark图像，都是在某个区域定义了一些灰度层级，在这个区域的洪水淹没过程中，水平面都是从定义的高度开始的，这样可以避免一些很小的噪声极值区域的分割。...就不一句一句翻译了，大意说的是在执行分水岭函数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...而区域与区域之间的分界处的值被置为“-1”，以做区分。 简单概括一下就是说第二个入参markers必须包含了种子点信息。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...3. watershed分水岭运算 4. 绘制分割出来的区域，视觉控还可以使用随机颜色填充，或者跟原始图像融合以下，以得到更好的显示效果。
图像分割技术 我们有以下图像分割技术： 阈值法 基于边缘的分割 基于区域的分割 基于聚类的分割 基于分水岭的方法 基于人工神经网络的分割 不同技术之间的比较 在这里，我们选择了基于聚类的分割。...基于聚类的分割方法 与分类算法不同，聚类算法是无监督算法。在分类算法中，用户没有预定义的一组特征、类或组。...聚类算法有助于从数据中获取潜在的、隐藏的信息，例如从启发式的角度来看通常是未知的结构、聚类和分组。 基于聚类的技术将图像分割成具有相似特征的集群或不相交的像素组。...该过程遵循一种简单易行的方法，通过一定数量的先验固定的集群对给定图像进行分类。 该算法实际上从图像空间被划分为 k 个像素的开始，表示 k 个组质心。...图像处理一般以各种编程语言实现——Java、matplotlib、C++ 等。
前言 前面我们说了两种分割方法，这一章我们说图像的分水岭分割。...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...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方法实现，这个是执行分水岭之前的要求...算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，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。...而区域与区域之间的分界处的值被置为“-1”，以做区分。
分水岭算法与漫水填充法相似，都是模拟水淹过山地的场景，区别是漫水填充法是从局部某个像素值进行分割，是一种局部分割算法，而分水岭法是从全局出发，需要对全局都进行分割。...OpenCV 4提供了用于实现分水岭法分割图像的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分水岭分割。函数的第一个参数是需要进行分水岭分割的图像，该图像必须是CU_8U的三通道彩色图像。...为了增加分割后不同区域之间的对比度，随机对不同区域进行上色，结果如图8-12所示，同时提取原图像中每个被分割的区域，部分结果在图8-13给出。...代码清单8-20 myWatershed.cpp分水岭法分割图像 #include #include using namespace std
分水岭算法原理 2. 距离变换 3. opencv有关函数的用法 二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1....分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。...我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这就是分水岭算法的背后原理。 OpenCV采用了基于掩模的分水岭算法，在这种算法中我们要设置那些山谷点会汇合，那些不会。...这是一种交互式的图像分割，我们要做的就是给我们已知的对象打上不同的标签。如果某个区域肯定是前景或对象，就使用某个颜色（或灰度值）标签标记它。如果某个区域肯定不是对象而是背景就使用另外一个颜色标签标记。...cv2.watershed(image, markers) image：输入图像 markers：标记 二、基于距离的分水岭分割流程 输入图像，有噪声的话，先进行去噪。
图像处理中，“分割” 是重要的任务之一，本文记录 OpenCV 关于分割相关的功能。...概述 图像分割是个很大的话题，这里，我们重点研究 OpenCV 中的几种专门实现分割方法的技术实现或者后面要用到的形态学策略。...这种情况下一种有效的技巧就是分水岭算法。 这种算法将一幅图像中的线转化成“山”，平坦区域转换成“谷”以用于辅助物体分割。...当图像被“填满”时，所有有标记的区域就被分割开了。这样一来，连通到标记点的盆地就属于这个标记点了，然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。...分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。
图像的分割与修复 图像分割的基本概念 什么是图像分割 将前景物体从背景中分离出来。 图像分割的方法 之前的很多方法都是图像分割的前置步骤，比如腐蚀、膨胀、二值化等等。...在冲突点的地方设置一个边界点，这样就将不同的区域给分割开来。但它也是有问题的。 当图像中存在过多的极小区域而产生许多小的集水盆，但实际上我们真正想要的是一个大块，视为一个整体。...但通过分水岭法就可能分成很多的小块。对于传统的分水岭法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的分水岭法可以将一大块分成一整块。...分水岭法的处理步骤 标记背景 标记前景 标记未知域 进行分割 现在我们要对这张图片进行分割 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main_...ret, fg = cv2.threshold(dist, 0.7 * dist.max(), 255, cv2.THRESH_BINARY) fg = np.uint8(fg) # 获取未知区域
图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及处理和分析图像以获取有用的信息。本文将带您深入探讨图像处理的核心原理、常见任务以及如何使用Python和图像处理库来实现这些任务。...图像分割 图像分割是将图像划分成不同区域或对象的过程。我们将介绍常见的图像分割方法，如阈值分割、区域生长和分水岭算法。...卷积神经网络（CNN）等深度学习模型已成为图像分类、目标检测和语义分割等任务的主流方法。...您可以探索如何使用深度学习框架（例如TensorFlow和PyTorch）来构建和训练图像处理模型，以实现更高级的任务。...您可以了解如何使用Python和OpenCV等库来实现实时图像处理，例如实时人脸识别或实时目标跟踪。
它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线，然后在第二张图片做同样的操作，并根据同一个物体对应的线交叉来计算距离。 OpenCV如何使用极几何来计算所谓的视差图？...视差图计算StereoSGBM 使用GrabCut进行前景检测 计算视差图对检测图像的前景很有用，（OpenCV）StereoSGBM主要是从二维图片中得到三维信息。...import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #使用分水岭和GrabCut算法进行物体分割 img...statue_small.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("original"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 使用分水岭算法进行图像分割...coding=utf-8 -*- import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #使用分水岭算法进行图像分割
OpenCV 图像读取，显示，保存 安装 OpenCV 之后，从图像获取开始进行学习，包含本地加载图片，相机获取图片，视频获取，创建图像等内容。...只有先获取图像之后，才能对图像进行操作处理，信息提取，结果输出，图像显示，图像保存。 对于一个图像而言，在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下，你可以将其代码进行对应。...掌握上述内容之后，可以实现两个案例，其一为鼠标在一张图片上拖动框选区域进行截图，其二是通过滑动条让视频倍速播放。 8....膨胀腐蚀的应用和功能： 消除噪声； 分割独立元素或连接相邻元素； 寻找图像中的明显极大值、极小值区域； 求图像的梯度； 核心需要掌握的函数如下： 膨胀 cv2.dilate()； 腐蚀 cv2.erode...如果学习人脸识别，涉及的知识点为： 人脸检测：从图像中找出人脸位置并标识； 人脸识别：从定位到的人脸区域区分出人的姓名或其它信息； 机器学习。
其计算步骤如下： 计算梯度图； 在梯度图中寻找梯度方向相反的边缘像素对； 根据像素对得到连通域，然后使用人工规则对连通域进行筛选，得到字符区域； 将字符区域拼接成文本行。...MSER算法的思路：单个文本内部的像素值不会有太大差异, 类似于分水岭算法 其计算步骤如下： 从0到255，选择不同的阈值对图片进行二值化； 记录下不同阈值下的二值化图像的各个连通域的面积变化； 寻找在一定阈值范围内...，面积变化较为稳定的连通域； 根据人工规则从这些稳定连通域中筛选出文本区域； opencv里面有MSER的实现，可以直接拿来用。...注意： 倾斜矩形或者四边形的LocalNMS计算量较大，纯靠numpy或者pytorch接口很难实现实时检测，需要借助shapely、opencv或者用C/C++自己写。...PSENet 在训练之前，将ground truth进行多次不同比例的收缩，并生成对应的分割图。 预测不同粗细的文本区域，从细区域开始使用广度优先搜索，逐级膨胀得到连通域。
图像分割 图像分割，英文名image segmentation，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。...现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...[0~1]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 分水岭变换 watershed 对每个分割区域着色输出结果...代码演示 新建一个项目opencv-0027,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 这次我们用opencv里面自带的一张图像来实个这个方法...这会儿就可以看到绘制的轮廓出来了 10.分水岭变换 ? 我们看看显示的效果 ? 可以看出，每个轮廓都有明显的区分开了。 11.对每个分割区域着色输出结果 ? ? 然后我们再运行看到最后结果 ?
，图像去噪，图像加水印以及修复水印等 2.opencv常用的接口 cv.imread() 读取图片，返回numpy cv.imwrite() 写入图片 cv.cvtColor() 图像色彩空间转换...卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering() 均值迁移模糊,均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声...，可以大幅度提升分水岭分割的效果 cv.integral() 图像积分图算法 cv.edgePreservingFilter() 快速的图像边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波器...cv.Sobel() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian(...cv.morphologyEx() 形态学的操作 开操作可以删除二值图像中小的干扰块，降低图像二值化之后噪点过多的问题 操作可以填充二值图像中孔洞区域，形成完整的闭合区域连通组件 顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用
，图像去噪，图像加水印以及修复水印等 2.opencv常用的接口 cv.imread() 读取图片，返回numpy cv.imwrite() 写入图片 cv.cvtColor() 图像色彩空间转换...卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering() 均值迁移模糊,均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声...，可以大幅度提升分水岭分割的效果 cv.integral() 图像积分图算法 cv.edgePreservingFilter() 快速的图像边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波器...cv.Sobel() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian()...cv.morphologyEx() 形态学的操作 开操作可以删除二值图像中小的干扰块，降低图像二值化之后噪点过多的问题 操作可以填充二值图像中孔洞区域，形成完整的闭合区域连通组件 顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用
反馈传感器用以反馈执行器的位置到位置控制器，以实现和位置控制环的闭合。 4、运动控制系统包含那些分类？ 根据有无反馈和如何反馈可以分为开环控制系统、闭环控制系统和半闭环控制系统三类。...简单的说，板卡上的地线如何处理，可以快速的判断硬件上的可靠性。 从易用性方面考虑 易用性包括硬件的易用性和软件的易用性。硬件的易用性需要连线方便实用，从用户方便实用的角度考虑。...C++中利用opencv存储图像的结构体是Mat。...④基于区域的分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。 ⑤形态学分水岭算法 的不连续和相似的性质。 ②图像边缘分割：边缘是图像中灰度突变像素的集合，一般用微分进行检测。...④基于区域的分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。 ⑤形态学分水岭算
5.1 简介 该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。...图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。...从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。...根据原文，式（4）还可以进一步变形： ? 分割： 这个分割就是二值化，OpenCV给了以下几种方式，很简单，可以参考： ?...我们构建好的堤坝就是对图像的分割。 这就是分水岭算法的背后哲理。
滑动窗口算法/Sliding Window Algorithm 在滑动窗口方法中，我们在图像上滑动一个框或窗口来选择一个区域，并使用目标识别模型对窗口覆盖的每个图像块进行分类。...这些区域建议可能是嘈杂的，重叠的，可能不完全包含对象，但在这些区域建议中，将有一个与图像中的实际对象非常接近的建议。然后，我们可以使用对象识别模型对这些提议进行分类。...如果我们试图通过进一步合并相似的相邻区域来解决第一个问题，我们将得到一个覆盖两个对象的分段区域。完美的分割不是我们的目标。我们只是想预测许多区域的建议，其中一些建议应该与实际对象有很高的重叠。...因此，我们用自下而上的方法从更小的部分到更大的部分创建区域建议。这就是我们所说的“层次”的基础上计算分割使用Huttenlocher的oversegments。 ? ...一般在1000-1200建议是好的足以让所有的正确区域的建议。 ? 选择性搜索代码 让我们来看看如何在opencv中实现基于选择性搜索的分割。
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