本期我们将一起来实现一个有趣的问题 -图像分割的算法。...作为我们的例子，我们将对KESM显微镜获取的图像进行分割以获取其中的血管组织。...在整个处理过程中，我们将使用 Python 包，以及OpenCV、scikit 图像等几种工具。除此之外，我们还将使用 numpy ，以确保内存中的值一致存储。...此验证也可以应用于二进制图像分割结果上的颜色图像，尽管本文中使用的数据是灰度图像。最后，我们将介绍整个实现过程。现在，让我们看看数据和用于处理这些数据的工具。...如果上述简单技术不能用于图像的二进制分割，则可以使用UNet，带有FCN的ResNet或其他各种受监督的深度学习技术来分割图像。
输入图像 const int N = 3; //聚类个数 // const int N1 = (int)sqrt((double)N); //每一类用一种颜色 // const...COUNT+TermCriteria::EPS, 300, 0.1)); em_model->trainEM( sample, noArray(), labels, noArray() ); 输出图像
读取图像 CommandLineParser parser(argc, argv, keys); help(); if (parser.has("help")) return...; if( voronoiType < 0 ) distanceTransform( edge, dist, distType, maskSize );//任意点到最近背景点的距离...("Distance Map", dist8u ); } （1）二值化 （2）调用 distanceTransform函数 （3）根据distanceTransform函数计算结果，绘制距离变换图像...（图像的值表示距离) 三.键盘控制 for(;;) { // Call to update the view onTrackbar(0, 0);...分割效果 ----
作者：姚童，Datawhale优秀学习者，华北电力大学 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。...学习目标 了解阈值分割基本概念 理解最大类间方差法（大津法）、自适应阈值分割的原理 掌握OpenCV框架下上述阈值分割算法API的使用 算法理论介绍 阈值处理 threshold函数 OpenCV使用threshold...它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。...缺点：对图像噪声敏感；只能针对单一目标分割；当图像中的目标与背景的面积相差很大时，表现为直方图没有明显的双峰，或者两个峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目标与背景的灰度有较大的重叠时也不能准确的将目标与背景分开...所以对于某些光照不均的图像，这种方法无法得到清晰有效的阈值分割结果图像，如下图： ? 显然，这样的阈值处理结果不是我们想要的，所以需要使用变化的阈值对图像进行分割，这种技术称为自适应阈值处理方式。
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。...代码实现 导入库 加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理 执行分段的步骤： 将图像转换为RGB格式 将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...Python 库像scikit-image、OpenCV、Mahotas、Pillow、matplotlib、SimplelTK 等，被广泛用于实现图像处理，尤其是图像分割。...使用 Python 实现图像分割是广受欢迎的技能，并且有很多相关的培训可供使用。...使用 python 库是一种更简单的实现方式，它在使用之前不需要任何复杂的要求——当然除了 Python 编程和 Pandas 的基本知识。
Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。...OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。...fgdModel, int iterCount, int mode = GC_EVAL ) img：输入的待分割图像...，数据类型为CV_8U的三通道图像。...mask：用于输入、输出的CV_8U单通道掩码图像，图像中像素值的取值范围以及含义在表8-4给出。
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。...---- 漫水填充 相比你可能已经接触过的经典计算机绘图程序，OpenCV 中的漫水填充是一种更一般的填充方法。...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。
前言 在OpenCV中的图像分割中GrabCut分割算法，该算法可以方便的分割出前景图像，操作简单，而且分割的效果很好。...在前我们刚用学了OpenCV中的鼠标回调函数，也是为了这章用GrabCut做基础。...GC_EVAL //执行分割 ---- 代码演示 我们用的是上节课的鼠标回调事件的项目opencv--Grabcut ?...定义了用GrabCut所用到的基本参数及方法 初始化mask，设置为背景 ? 然后设置接N键来进行GrabCut的图像分割 ? 鼠标按下事件里加入两个参数的初始化 ?...通过GrabCut方法分割后的效果 ---- -END-
矩形外的区域被自动认为是背景。 对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。 用高斯混合模型(GMM)来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或者背景。...图像中的每一个像素都被看做通过虚拟边与周围像素相连接，而每条边都有一个属于前景或者背景的概率，这是基于它与周边像素颜色上的相似性。 每一个像素(即算法中的节点)会与一个前景或背景节点连接。...在节点完成连接后(可能与背景或前景连接)，若节点之间的边属于不同终端(即一个节点属于前景，另一个节点属于背景)，则会切断他们之间的边，这就能将图像各部分分割出来。下图能很好的说明该算法： ?...img1 = img*mask2[:,:, np.newaxis]#分割后的前景 plt.subplot(121) plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB...cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("original") plt.xticks([]); plt.yticks([])#不显示坐标轴刻度 plt.show() 分割效果见下图
通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象，但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割？ 可以获得RGB / HSV通道之间的比率。...可以使用由辅助颜色和其他颜色的混合物组成的目标色块。 我们将色度分割定义为利用RG通道的色度空间从图像中提取目标的过程。后者构成了一个二维颜色表示，它忽略了与强度值相关的图像信息。...我们主要只看r和g方程，因为从那里我们可以直观地计算b通道,让我们使用我们的老朋友Python将色度分割付诸实践。...综上所述，类似于彩色图像分割方法，存在一个任意确定的阈值。尝试并尝试使用这些值，然后选择将返回最理想输出的值。同样，在最终图中，尽管草莓被清楚地分割了，但仍然捕获了无关的信息。...这是进行形态学操作以方便进一步清洁图像的地方，因此分割与以往一样准确。 — — 完 — —
运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示： ?...hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 边界提取采用cv2.findContours，在进行边缘提取的时候要把图像处理为二值图像...，这里要说明一下，不同版本的opencv，cv2.findContours输出的值不同，有两个有三个，我们这个opencv版本输出为两个。...，是返回1，不是返回-1，是的点我们赋值为100，并保存，最后得到我们想要的图片啦 到此这篇关于python用opencv完成图像分割并进行目标物的提取的文章就介绍到这了,更多相关python opencv...图像分割并提取内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
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....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。...转成灰度图像 二值化处理、形态学操作 距离变换 寻找种子、生成marker 实施分水岭算法、输出分割后的图像 三、python代码实现 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @公众号
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...-形态学操作---查找轮廓等 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--Matting，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法. ?...运行一下看我们的源图 ? 上面就是我们的源图，然后我们开始进行图像分割 1.均值漂移算法 ? 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 ?...8.生成随机颜色，并填充颜色，在新的图像中画出来后看一下分割的效果 ? ? 9.显示最后填充的图片并打印出一共多少个 ? ---- 我们来看一下运行效果 ?
这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。...OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。...但是这种方法并不适应与所有情况，尤其是当同一幅图像上的不同部分的具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。... 在这一部分演示怎样使用 Python 来实现 Otsu 二值化算法，从而告诉大家它是如何工作的。...实现这个算法的 Python 代码如下： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image/lufei.jpeg',0) blur = cv2.
图像分割 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。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等。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。...图像分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。 Grabcut GraphCut需要用户提供精确的前景背景的种子，而且当提供的种子无法覆盖所有分布时，必然会影响分割的准确度。...通过最优化能量函数得到图像的一个分割； 4. 用步骤3的分割结果中的前景像素和背景像素去训练前景GMM和背景GMM； 5. 重复2，3，4，直到分割结果收敛(不再有大的变化)。...grabCut(Mat img, Mat mask, Rect rect, Mat bgdModel, Mat fgdModel, int iterCount, int mode) 参数一：img，输入的待分割图像
任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度表示山峰和丘陵，而低强度表示山谷。用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部极小值)。...最后，创建的屏障会给出分割结果。这就是分水岭算法的通俗原理。...但是这种方法会由于图像中的噪声或其他不规则性因素而导致过度分割的结果。OpenCV实现了一种基于标记的分水岭算法，你可以指定哪些是要合并的谷点，哪些不是。...然后应用分水岭算法，其将使用我们给出的标签进行更新（填水），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分割： ?...import pyplot as plt img = cv2.imread("2.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Otsu的二值化方法把图片变成二值图像
超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类，形成一个更具有代表性的大“像素”。 本文记录Opencv 实现方法。...简介 超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类，形成一个更具有代表性的大“像素”。这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位，可以减低图像的维度和异常像素点。...目前常用的超像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。下面来说说这些算法基于Opencv的Python实现。...测试图像： SLIC 算法具体原理可参考博客：SuperPixel 超像素分割 SLIC 算法 利用opencv中ximgproc类下的子类SuperpixelSLIC实现。...ximgproc.createSuperpixelSEEDS(img.shape[1],img.shape[0],img.shape[2],2000,15,3,5,True) seeds.iterate(img,10) #输入图像大小必须与初始化形状相同
前言 kmeans算法主要用来实现自动聚类，是一种非监督的机器学习算法，使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数，直接调用就能实现自动聚类，非常方便。...浮点型的矩阵，每行为一个样本。 ---- k: 取成几类，比较关键的一个参数。 ---- bestLabels: 返回的类别标记,整型数字。...---- 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--kmeans，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法. ?...首先定义一个颜色数组用于后面分割图像用 ? 获取源图像的宽度，高度以及颜色的通道数 ? 定义KMeans方法用到的初始值 ? 将源图上的RGB数据转换为样本数据 ? 运行KMeans进行图像分割 ?...将分割结果重新绘制到新的Mat里 ? 显示结果 ? ---- 接下来我们看一下运行的效果 ? 上面可以看到我们完美的把背景和我们的人物分割开了。 ---- -END-
这样通过不断地移动滑动窗口，实现基于像素点颜色的图像分割。由于分割后同一类像素点具有相同像素值，因此Mean-Shift算法的输出结果是一个颜色渐变、纹理平缓的图像。...OpenCV 4中提供了实现Mean-Shift算法分割图像的pyrMeanShiftFiltering()函数，该函数的函数原型在代码清单8-23中给出。...，必须是三通道CU_8U的彩色图像 dst：分割后的输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和数据类型 sp：滑动窗口的半径 sr：滑动窗口颜色幅度 maxLevel：分割金字塔缩放层数 termcrit：迭代算法终止条件...该函数基于彩色图像的像素值实现对图像的分割，函数的输出结果是经过颜色分布平滑的图像。...函数前两个参数是待分割的输入图像和分割后的输出图像，两个图像具有相同的尺寸并且必须是CV_8U的三通道彩色图像。第三个参数为滑动窗口的半径，第四个参数为滑动窗口的颜色幅度。
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。...在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。1....Python Imaging Library（PIL）Python Imaging Library（PIL）是一个功能丰富且易于使用的图像处理库。...性能开销：由于是用C++编写的，OpenCV在Python中的性能可能不如PIL那样高效。3. 对比分析 a. 图像读取与显示PIL和OpenCV在读取和显示图像方面有着不同的方法。...总结在本文中，我们深入比较了Python图像处理库PIL（Python Imaging Library）和OpenCV，从功能、用法、性能和社区支持等方面进行了全面的分析。
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