图像切割-基于图的图像切割(Graph-Based Image Segmentation) Reference: Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT Code 图像切割-基于图的图像切割(OpenCV源代码注解) 最后一个暑假了,不打算开疆辟土了.战略中心转移到品味经典.计划把图像切割和目标追踪的经典算法都看一看.再记些笔记. Graph-Based Segmentation 是经典的图像切割算法,作者Felzens

上个博客提到的阈值化只是针对图像全局进行阈值化,opencv提供了一个更好的函数cvAdaptiveThreshold,可以做到局部特征的阈值化,这样一来, 整个图像的信息可以被更好的提取. #include <cv.h> #include <highgui.h> #include "math.h" IplImage *img_gray = NULL, *img_thres = NULL, *img_adaptive = NULL; int main(int a

定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果. 一幅图像包括目标物体.背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群.这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(Binarization). 简单的阈值-(全局阈值): Python-OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: cv2.threshold() 函数:

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分.背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值.遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内方差取得极大值时,此时对应的阈值就是大津法(OTSU算法)所求的阈值. 何为类间方差? 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均

根据<面向飞机蒙皮接缝的线结构光检测技术研究_张卡>论文中的原理,编写了自适应阈值函数 原理: //计算灰度最大最小值 void MaxGrayValue(Mat image,int &max,int &min) { max = ; min = ; Mat *im = reinterpret_cast<Mat*>((void*)&image); int height = image.rows; int width = image.cols; int N =

void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C); 函数功能 对一幅灰度图像进行二值化,该函数支持就地操作,该函数用下面的公式对一幅灰度图像进行二值化: (1)正向二值化,THRESH_BINARY     (2)反向二值化,THRESH_BINARY_INV   参数详解

阈值化 在对图像进行处理操作的过程中,我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策,直接剔除一些低于或高于一定值的像素. 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法.比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异,可以利用阈值分割出我们需要的物体.这种分割是像素级的分割,为了从一幅图像中提取我们需要的部分,应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较,并作出取舍判断. 注意,阈值的选取依赖于具体问题,物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值.一旦找到了需要分割的物体的像素点,可以对这些像素点设定一些特定的值

在图像阈值化操作中,更关注的是从二值化图像中,分离目标区域和背景区域,但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果.而自适应阈值,则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处: 1. 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的. 2. 亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小. 3. 不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值. 函数原型 . void ad

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/shuang001.jpg"); if (src.empty()) { printf("Could not find the image!\n&quo

自适应阈值效果图 demo 这几天抽空看了下GpuImage的filter,移植了高斯模糊与自适应阈值的vulkan compute shader实现,一个是基本的图像处理,一个是组合基础图像处理聚合,算是比较有代表性的二种. 高斯模糊实现与优化 大部分模糊效果主要是卷积核的实现,相应值根据公式得到. int ksize = paramet.blurRadius * 2 + 1; if (paramet.sigma <= 0) { paramet.sigma = ((ksize - 1) * 0

前言 Canny边缘检测速度很快,OpenCV中经常会用到Canny边缘检测,以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数,最近正好要研究点小东西时,就想能不能做个自适应的阈值,在不影响整体效果的基础上不用手动调参,话不多说,且看下文.  实现思路: 图像转成灰度图像 求其灰度直方图,并找出中位数 根据中位数和设定的sigma值求出高低阈值 使用Canny边缘检测 代码实现: int main() { int GetMatMidVal(Mat& img); void Get

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作Th,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度G1;背景像素点数占整幅图

adaptiveThreshold(src,dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C); src——8位单通道浮点型图像 dst——输出图像 maxValue——最大值,一般为255 adaptiveMethod——算法 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C thresholdType——阈值类型 THRES

在图像处理实践中,将灰度图转化为二值图是非经常见的一种预处理手段. 在Matlab中,能够使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I.转化为二值图. 当中.參数level是一个介于0~1之间的值,也就是用于切割图像的阈值.默认情况下,它可取值是0.5. 如今问题来了,有没有一种依据图像自身特点来自适应地选择阈值的方法呢?答案是肯定的!我们今天就来介绍当中最为经典的Otsu算法(或称大津算法).该算法由日本科学家大津展之(Nobuyuki Otsu)于1979年提出.这个算

内容涉及:列表遍历,图像均衡化,图像通道分离与合并 import cv2 import numpy as np import os for path in open("org_junheng.txt"): # 遍历目标图片列表 path = path.replace('\n', '') # 去除换行符 img = cv2.imread(path, 1) (b, g, r) = cv2.split(img) # 图像通道分割 clahe = cv2.createCLAHE(clipLim

图像的二值化问题总是一个问题.虽然使用深度学习的方法取得了不小的进展,但是传统的方法还是值得借鉴. 刚好随机游走到这篇文章 挖个07年的坟  地址:http://people.scs.carleton.ca/~roth/iit-publications-iti/docs/gerh-50002.pdf 这是二值化后的效果. 全局阈值法在上面的情况下会失效,所以本文使用了一种自适应的阈值算法. 作者使用了积分图 (Integral Image) 作为阈值分割工具,这也算是积分图的应用吧. 公式(1)

http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行