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搜索关键字:分水岭算法    ( 21个结果
分水岭算法MATLAB编程代码解析
closeall;%%%Step1:彩***像->灰度图像rgb=imread(‘pears.png‘);I=rgb2gray(rgb);figure;subplot(121)imshow(I)%Step2:利用梯度实现图像的分割%使用sobel算子进行边缘检测,text(732,501,‘ImagecourtesyofCorel‘,‘FontSize‘,7,‘HorizontalAlignment‘,‘right‘)hy=fspecial(‘so..
分类:编程语言   时间:2015-10-11 19:47:13    阅读次数:380
OpenCV 源码中分水岭算法 watershed 函数源码注解
为了研究分水岭算法,阅读了OpenCV 2.4.9 中watershed函数的源码实现部分,代码位于 opencv\sources\modules\imgproc\src\segmentation.cpp 文件中。先贴出加了注解的代码,以后补充对分水岭算法的解释。#include "precomp.hpp"/**********************************************...
分类:编程语言   时间:2015-07-07 22:51:38    阅读次数:675
基于opencv实现人脸自动定位分割
测试环境:vs2010 windows7 opencv2.4.6 程序源码:http://download.csdn.net/detail/huangshanchun/8761601 方法:使用opencv中Haar分类器进行人脸检测,再使用分水岭算法进行人脸分割。 方法评价:对于一幅图中只有一张人脸情况,该方法能较好的分割出人脸的区域,然而对于一幅图中人脸较多的,分割的效果...
分类:其他好文   时间:2015-06-01 22:43:44    阅读次数:231
灰度图像--图像分割 区域分割之分水岭算法
分水岭算法...
分类:编程语言   时间:2015-03-11 12:56:34    阅读次数:230
OpenCV2学习笔记(四):两种图像分割方法比较
此次研究两种图像分割法,分别是基于形态学的分水岭算法和基于图割理论的GrabCut算法。OpenCV均提供了两张算法或其变种。鉴于研究所需,记录一些知识点,开发平台为OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。...
分类:其他好文   时间:2015-02-23 01:26:26    阅读次数:339
《数字图像处理原理与实践(MATLAB版)》一书之代码Part7
本文系《数字图像处理原理与实践(MATLAB版)》一书之代码系列的Part7(由于之前发布顺序调整,请读者注意页码标注而不要仅仅依据系列文章的标题编号),辑录该书第186至第225页之代码,供有需要读者下载研究使用。至此全书代码发布已经过半。...
分类:其他好文   时间:2014-12-22 16:14:54    阅读次数:226
新手学,java使用分水岭算法进行图像切割(一)
近期被图像切割整的天昏地暗的,在此感谢老朋友周洋给我关于分水岭算法的指点!本来打算等彩色图像切割有个完满的结果再写这篇文章,可是考虑到到了这一步也算是一个阶段,所以打算对图像切割做一个系列的博文,于是先写这篇。啰嗦了这么多!先看效果:效果一般,存在着非常多过切割现象,但比没使用滤波之前的效果好非常多...
分类:编程语言   时间:2014-12-20 10:23:47    阅读次数:227
新手学,java使用分水岭算法进行图像分割(二)
最近要考试了,所以现在不写,怕这段时间都没空写了。 继上一篇的算法:http://blog.csdn.net/abcd_d_/article/details/41218549 ,本文对分水岭算法进行了区域合并,合并准则采用hsv颜色空间的区域特征的直方图相似度进行合并。且看效果:图一是原图,图二是采用之前的文章算法的效果,图三为进行了区域合并后的效果。(大小被我调整过) (图一)...
分类:编程语言   时间:2014-12-04 13:59:09    阅读次数:275
新手学,java使用分水岭算法进行图像分割(一)
最近被图像分割整的天昏地暗的,在此感谢老朋友周洋给我关于分水岭算法的指点!本来打算等彩色图像分割有个完满的结果再写这篇文章,但是考虑到到了这一步也算是一个阶段,所以打算对图像分割做一个系列的博文,于是先写这篇。...
分类:编程语言   时间:2014-11-18 09:11:39    阅读次数:254
opencv分水岭算法对图像进行分割
先看效果 说明 使用分水岭算法对图像进行分割,设置一个标记图像能达到比较好的效果,还能防止过度分割。 1、这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀,去掉小的白色区域,得到图像的前景区域。并对前景区域用255白色标记 2、同样对阈值化后的图像进行膨胀,然后再阈值化并取反。得到背景区域。并用128灰度表示 3、将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示。 4、用标记图和原图,利用openc...
分类:其他好文   时间:2014-08-15 00:04:36    阅读次数:292
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