Mean shift

标签：nbsp   应用   blog   ble   eps   pre   过程   .net   技术   

转载：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51030884

然后引入opencv中的pyrMeanShiftFiltering函数：

pyrMeanShiftFiltering函数

对图像进行：均值偏移滤波

调用格式：

void cvPyrMeanShiftFiltering( const CvArr* src, CvArr* dst,
     double sp, double sr, int max_level=1,
     CvTermCriteria termcrit=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS,5,1));

src

输入的8-比特,3-信道图象.

dst

和源图象相同大小,相同格式的输出图象.

sp

The spatial window radius.

空间窗的半径

sr

The color window radius.

色彩窗的半径

max_level

Maximum level of the pyramid for the segmentation.

我们先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，

达到将图像与背景分离的目的。 简单来说，基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，

即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。

然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理 基于Mean Shift的图像分割算法将图像中灰度值相近的像素点聚类为一个灰度级，

因此，经过Mean Shift算法分割后的图像中的灰度级较该算法处理之前有所减少。

Mean shift

标签：nbsp   应用   blog   ble   eps   pre   过程   .net   技术   

原文地址：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7750123.html