要去除背景图像周围不需要的边框,可以使用图像处理技术中的边缘检测和图像分割方法。以下是一种常用的方法:
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请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方法和推荐的产品可能因实际需求和场景而有所不同。
图像分割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。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等。单色图像的分割算法通常基于灰度值的不连续性和相似性。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割,提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中,输入的是低质量的图像,输出的是改善质量后的图像。
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波,去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
图像分割(二) 之基于边缘分割 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合,是图像局部特征不连续的反应,体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下,基于边缘的分割方法是指基于灰度值的边缘检测,它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异,而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性,可以使用微分算子进行边缘检测,即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园,具体实现时可以使用图像与模板进行卷积
图像边缘是图像中重要特性(如像素灰度、纹理等)分布的不连续处,图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息,一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,因此,边缘是图像分割及图像识别中的重要特征。
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中,一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题(进行目标检测等目的),但这将以处理更多数据,需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换,表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测。通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像。
在前面的文章中,已经给大家分享了很多图像处理案例和深度学习案例,但是还是有很多人提出很多问题,基本上都是对案例实现代码的理解不够透彻。从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程,从最基本的函数开始,分享函数的原理,函数API参数讲解,每篇都会给出一个示例。
本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分,在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part III》,下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容,并不会加入任何工程项目中的图像处理内容,本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识,出于这个原因,本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 本系列分为四个部分,分别为part I、part II、part III及part IV。刚开始想把这个系列分成两个部分,但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷,因此不得不把它分成四个部分。系列所有的源代码地址:GitHub-Image-Processing-Python。现在,让我们开始吧!
在这一篇文章里我们将去学习在计算机视觉中边缘检测的知识,并且去使用OpenCV来实现Canny边缘检测算法。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括(i)深度上的不连续、(ii)表面方向不连续、(iii)物质属性变化和(iv)场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征提取中的一个研究领域。
一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法,至少在我做图像分析与识别时,边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合,表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位,那么,就意味着实际的物体能够被定位和测量,包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。在对现实世界的图像采集中,有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。 深度的不连续(物体处在不同的物平面上); 表面方向的不连续(如正方体的不同的两个面); 物体材
所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合,它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间,所以,它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感, ,因此,边缘也是图像匹配的重要的特征。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展,一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了,但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此,该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类,那么只需要选取一个阈值进行分割,此方法成为单阈值分割;但是如果图像中有多个目标需要提取,单一阈值的分割就会出现作物,在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开,这种分割方法相应的成为多阈值分割。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
接着昨天手动构造Sobel算子实现检测,今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多,所以在学习这个算法的实现之前我们先来学习一下用于图像二值化的OSTU大津法。
在本文中,将学习如何使用Python语言进行图像处理,我们不会局限于一个单独的库或框架,然而,有一个库的使用率将会是最高的,那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理,然后继续探讨不同的应用/场景,也就是图像处理的用武之地。开始吧!
本文以Dalsa sherlock软件为例,一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
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