开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何从分水岭(OpenCV - C++)获取分割区域以进行进一步分类

从分水岭获取分割区域以进行进一步分类的过程如下：

分水岭算法介绍：分水岭算法是一种图像分割算法，它将图像看作地形图，通过模拟地形上的水流流动，确定图像中的区域边界。分水岭算法常用于图像分割、目标识别和图像处理等领域。
分割区域获取流程： a. 预处理：首先，对图像进行预处理，包括降噪、灰度化、边缘检测等操作，以便提取图像中的目标区域。 b. 标记区域：通过手动或自动的方式对图像进行标记，将目标区域标记为前景（白色）和背景（黑色）。 c. 计算距离变换：利用距离变换算法，计算标记图像中各像素点到最近的背景像素的距离。 d. 寻找种子点：基于距离变换结果，寻找种子点，作为分水岭算法的起始点。 e. 应用分水岭算法：将种子点作为起始点，应用分水岭算法，模拟水流分割图像，得到分割后的图像。 f. 后处理：对分割结果进行后处理，包括去除噪声、连接相邻区域等操作。
分割区域进一步分类：分割区域获取后，可以进行进一步的分类和分析。常见的方法包括特征提取和机器学习等技术。 a. 特征提取：通过对分割区域提取形状、纹理、颜色等特征，将其转化为可量化的数据。 b. 机器学习：利用已标注的样本数据，训练分类器或神经网络，将分割区域进行分类。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：在腾讯云上，您可以使用以下产品来支持图像分割和分类任务： a. 云图像处理服务（Content Moderation）：提供了图像处理和分析的 API 接口，包括图像识别、标签分类、人脸识别等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cm b. 云原生数据库 TDSQL-C：适用于海量数据存储和高并发场景，可为图像处理和分类任务提供高性能的存储和计算能力。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc c. 云服务器 CVM：提供可弹性调整配置和高可用性的虚拟服务器，可用于部署图像处理和分类的应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm d. 人工智能平台 AI Lab：提供了丰富的人工智能开发工具和资源，包括图像处理、机器学习等领域的 API、SDK 和模型库。详情请参考：https://ai.tencent.com/ailab/

通过使用上述腾讯云产品，您可以在云计算环境中高效地实现从分水岭获取分割区域到进一步分类的整个流程，并且可以根据具体需求选择合适的产品组合和配置。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法

其他关于分水岭“聚水盆地”、“水坝”、“分水线”等概念不准备赘述，只探讨一下Opencv中分水岭算法的实现方法watershed——这个“简单”到只有两个参数的函数是如何工作的。...就不一句一句翻译了，大意说的是在执行分水岭函数watershed之前，必须对第二个参数markers进行处理，它应该包含不同区域的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours...算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，并对每个像素点的区域归属进行划定，直到处理完图像上所有像素点。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...3. watershed分水岭运算 4. 绘制分割出来的区域，视觉控还可以使用随机颜色填充，或者跟原始图像融合以下，以得到更好的显示效果。

4.7K2 0

图像分割之分水岭算法

使用C++、opencv进行分水岭分割图像分水岭概念是以对图像进行三维可视化处理为基础的：其中两个是坐标，另一个是灰度级。...算法主要思想：我们把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，模拟泛洪算法的基本思想是：假设在每个区域最小值的位置上打一个洞并且让水以均匀的上升速率从洞中涌出，从低到高淹没整个地形...通常的mark图像，都是在某个区域定义了一些灰度层级，在这个区域的洪水淹没过程中，水平面都是从定义的高度开始的，这样可以避免一些很小的噪声极值区域的分割。...下面的动图很好的演示了基于mark的分水岭算法过程：上面的过度分割图像，我们通过指定mark区域，可以得到很好的分段效果：以上参考：冈萨雷斯《数字图象处理（第三版）》和https://www.cnblogs.com...】- 退出程序\n\n\n"); } 源图像：进行标记的图像：分水岭算法得到的图像：分割后图像：代码的第108-122行是对opencv分水岭算法生成的结果图进行分析，目前对watershed

2.2K3 0

OpenCV: 分水岭算法的图像分割及Grabcut算法交互式前景提取

然后标记将使用我们给出的标签进行更新，对象的边界值将为-1。代码下面将看到一个有关如何使用距离变换和分水岭来分割相互接触的对象的示例。考虑下面的硬币图像，硬币彼此接触。...在执行分水岭函数watershed之前，必须对第二个参数markers进行处理，它应该包含不同区域的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours方法实现，...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...需要一种算法以最少的用户交互进行前景提取，结果是 GrabCut。从用户的角度来看它是如何工作的？最初用户在前景区域周围绘制一个矩形（前景区域应该完全在矩形内）。...然后算法对其进行迭代分割以获得最佳结果。完毕。但是在某些情况下，分割不会很好。例如，它可能将某些前景区域标记为背景，反之亦然。在这种情况下，用户需要进行精细的修饰。

1K2 0

图像处理——分水岭算法

通常的mark图像，都是在某个区域定义了一些灰度层级，在这个区域的洪水淹没过程中，水平面都是从定义的高度开始的，这样可以避免一些很小的噪声极值区域的分割。...就不一句一句翻译了，大意说的是在执行分水岭函数watershed之前，必须对第二个参数markers进行处理，它应该包含不同区域的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours...而区域与区域之间的分界处的值被置为“-1”，以做区分。简单概括一下就是说第二个入参markers必须包含了种子点信息。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...3. watershed分水岭运算 4. 绘制分割出来的区域，视觉控还可以使用随机颜色填充，或者跟原始图像融合以下，以得到更好的显示效果。

1.1K4 0

使用 OpenCV 进行图像分割

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。...基于聚类的分割方法与分类算法不同，聚类算法是无监督算法。在分类算法中，用户没有预定义的一组特征、类或组。...聚类算法有助于从数据中获取潜在的、隐藏的信息，例如从启发式的角度来看通常是未知的结构、聚类和分组。基于聚类的技术将图像分割成具有相似特征的集群或不相交的像素组。...该过程遵循一种简单易行的方法，通过一定数量的先验固定的集群对给定图像进行分类。该算法实际上从图像空间被划分为 k 个像素的开始，表示 k 个组质心。...图像处理一般以各种编程语言实现——Java、matplotlib、C++ 等。

2.1K2 1

C++ OpenCV图像分割之分水岭分割

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...watershed之前，必须对第二个参数markers进行处理，它应该包含不同区域的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours方法实现，这个是执行分水岭之前的要求...算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，并对每个像素点的区域归属进行划定，直到处理完图像上所有像素点。...而区域与区域之间的分界处的值被置为“-1”，以做区分。

2.5K1 0

【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭法

分水岭算法与漫水填充法相似，都是模拟水淹过山地的场景，区别是漫水填充法是从局部某个像素值进行分割，是一种局部分割算法，而分水岭法是从全局出发，需要对全局都进行分割。...OpenCV 4提供了用于实现分水岭法分割图像的watershed()函数，该函数的函数原型在代码清单8-19中给出。...该函数根据期望标记结果实现图像分水岭分割。函数的第一个参数是需要进行分水岭分割的图像，该图像必须是CU_8U的三通道彩色图像。...为了增加分割后不同区域之间的对比度，随机对不同区域进行上色，结果如图8-12所示，同时提取原图像中每个被分割的区域，部分结果在图8-13给出。...代码清单8-20 myWatershed.cpp分水岭法分割图像 #include opencv2\opencv.hpp> #include using namespace std

1.5K1 0

Python opencv图像处理基础总结(七) 基于分水岭算法的图像分割

分水岭算法原理 2. 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....分水岭算法原理任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。...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。

3K2 0

OpenCV 图像分析之 —— 分割

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。...这种情况下一种有效的技巧就是分水岭算法。这种算法将一幅图像中的线转化成“山”，平坦区域转换成“谷”以用于辅助物体分割。...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。

2.6K1 0

OpenCV 深度估计与分割

它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线，然后在第二张图片做同样的操作，并根据同一个物体对应的线交叉来计算距离。 OpenCV如何使用极几何来计算所谓的视差图？...视差图计算StereoSGBM 使用GrabCut进行前景检测计算视差图对检测图像的前景很有用，（OpenCV）StereoSGBM主要是从二维图片中得到三维信息。...import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #使用分水岭和GrabCut算法进行物体分割 img...statue_small.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("original"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 使用分水岭算法进行图像分割...coding=utf-8 -*- import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #使用分水岭算法进行图像分割

6733 0

【图像处理与OpenCV：技术栈、应用和实现】

图像处理的基本概念在深入了解OpenCV如何实现图像处理之前，我们需要先了解一些基本的图像处理概念。图像处理通常是指对数字图像进行各种操作，以改进其质量、提取有用信息或者进行特定的分析。...图像分割：将图像划分为多个区域，以便对不同区域进行独立的分析。特征提取：从图像中提取出描述其形状、纹理、颜色等特征。图像匹配：在多个图像中寻找相同的物体或场景。...在OpenCV中，Canny边缘检测的实现非常简单： edges = cv2.Canny(image, 100, 200) cv2.imshow('Edges', edges) 3.4 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域...，以便对每个区域进行独立处理。...深度学习与OpenCV的结合近年来，深度学习在图像处理中的应用越来越广泛，OpenCV也紧跟潮流，提供了深度学习模块（cv2.dnn），支持通过深度学习模型进行图像分类、物体检测、语义分割等任务。

911 0

OpenCV计算机视觉整理(二)图像的分割与修复

图像的分割与修复图像分割的基本概念什么是图像分割将前景物体从背景中分离出来。图像分割的方法之前的很多方法都是图像分割的前置步骤，比如腐蚀、膨胀、二值化等等。...在冲突点的地方设置一个边界点，这样就将不同的区域给分割开来。但它也是有问题的。当图像中存在过多的极小区域而产生许多小的集水盆，但实际上我们真正想要的是一个大块，视为一个整体。...但通过分水岭法就可能分成很多的小块。对于传统的分水岭法可能会把一张图切割的很碎，不利于我们后面的处理。但幸运的是，OpenCV的分水岭法可以将一大块分成一整块。...分水岭法的处理步骤标记背景标记前景标记未知域进行分割现在我们要对这张图片进行分割 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main_...ret, fg = cv2.threshold(dist, 0.7 * dist.max(), 255, cv2.THRESH_BINARY) fg = np.uint8(fg) # 获取未知区域

7871 0

深入探索图像处理：从基础到高级应用

图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及处理和分析图像以获取有用的信息。本文将带您深入探讨图像处理的核心原理、常见任务以及如何使用Python和图像处理库来实现这些任务。...图像分割图像分割是将图像划分成不同区域或对象的过程。我们将介绍常见的图像分割方法，如阈值分割、区域生长和分水岭算法。...卷积神经网络（CNN）等深度学习模型已成为图像分类、目标检测和语义分割等任务的主流方法。...您可以探索如何使用深度学习框架（例如TensorFlow和PyTorch）来构建和训练图像处理模型，以实现更高级的任务。...您可以了解如何使用Python和OpenCV等库来实现实时图像处理，例如实时人脸识别或实时目标跟踪。

6835 0

一篇文章就梳理清楚了 Python OpenCV 的知识体系

OpenCV 图像读取，显示，保存安装 OpenCV 之后，从图像获取开始进行学习，包含本地加载图片，相机获取图片，视频获取，创建图像等内容。...只有先获取图像之后，才能对图像进行操作处理，信息提取，结果输出，图像显示，图像保存。对于一个图像而言，在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下，你可以将其代码进行对应。...掌握上述内容之后，可以实现两个案例，其一为鼠标在一张图片上拖动框选区域进行截图，其二是通过滑动条让视频倍速播放。 8....膨胀腐蚀的应用和功能：消除噪声；分割独立元素或连接相邻元素；寻找图像中的明显极大值、极小值区域；求图像的梯度；核心需要掌握的函数如下：膨胀 cv2.dilate()；腐蚀 cv2.erode...如果学习人脸识别，涉及的知识点为：人脸检测：从图像中找出人脸位置并标识；人脸识别：从定位到的人脸区域区分出人的姓名或其它信息；机器学习。

1.6K3 0

C++ OpenCV基于距离变换与分水岭的图像分割

图像分割图像分割，英文名image segmentation，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。...[0~1]之间使用阈值，再次二值化，得到标记腐蚀得到每个Peak - erode 发现轮廓 – findContours 绘制轮廓- drawContours 分水岭变换 watershed 对每个分割区域着色输出结果...代码演示新建一个项目opencv-0027,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法这次我们用opencv里面自带的一张图像来实个这个方法...这会儿就可以看到绘制的轮廓出来了 10.分水岭变换 ? 我们看看显示的效果 ? 可以看出，每个轮廓都有明显的区分开了。 11.对每个分割区域着色输出结果 ? ? 然后我们再运行看到最后结果 ?

1.8K3 0

基于分割思想的文本检测算法

其计算步骤如下：计算梯度图；在梯度图中寻找梯度方向相反的边缘像素对；根据像素对得到连通域，然后使用人工规则对连通域进行筛选，得到字符区域；将字符区域拼接成文本行。...MSER算法的思路：单个文本内部的像素值不会有太大差异, 类似于分水岭算法其计算步骤如下：从0到255，选择不同的阈值对图片进行二值化；记录下不同阈值下的二值化图像的各个连通域的面积变化；寻找在一定阈值范围内...，面积变化较为稳定的连通域；根据人工规则从这些稳定连通域中筛选出文本区域； opencv里面有MSER的实现，可以直接拿来用。...注意：倾斜矩形或者四边形的LocalNMS计算量较大，纯靠numpy或者pytorch接口很难实现实时检测，需要借助shapely、opencv或者用C/C++自己写。...PSENet 在训练之前，将ground truth进行多次不同比例的收缩，并生成对应的分割图。预测不同粗细的文本区域，从细区域开始使用广度优先搜索，逐级膨胀得到连通域。

1.8K2 0

Python生成图像API

，图像去噪，图像加水印以及修复水印等 2.opencv常用的接口 cv.imread() 读取图片，返回numpy cv.imwrite() 写入图片 cv.cvtColor() 图像色彩空间转换...卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering() 均值迁移模糊,均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声...，可以大幅度提升分水岭分割的效果 cv.integral() 图像积分图算法 cv.edgePreservingFilter() 快速的图像边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波器...cv.Sobel() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian(...cv.morphologyEx() 形态学的操作开操作可以删除二值图像中小的干扰块，降低图像二值化之后噪点过多的问题操作可以填充二值图像中孔洞区域，形成完整的闭合区域连通组件顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用

6401 0

【愚公系列】2023年03月其他-运动控制和机器视觉面试题（34道）

反馈传感器用以反馈执行器的位置到位置控制器，以实现和位置控制环的闭合。 4、运动控制系统包含那些分类？根据有无反馈和如何反馈可以分为开环控制系统、闭环控制系统和半闭环控制系统三类。...简单的说，板卡上的地线如何处理，可以快速的判断硬件上的可靠性。从易用性方面考虑易用性包括硬件的易用性和软件的易用性。硬件的易用性需要连线方便实用，从用户方便实用的角度考虑。...C++中利用opencv存储图像的结构体是Mat。...④基于区域的分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。 ⑤形态学分水岭算法的不连续和相似的性质。 ②图像边缘分割：边缘是图像中灰度突变像素的集合，一般用微分进行检测。...④基于区域的分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。 ⑤形态学分水岭算

8463 0

Task05 图像分割二值化

5.1 简介该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，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。...图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。...从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。...根据原文，式（4）还可以进一步变形： ? 分割：这个分割就是二值化，OpenCV给了以下几种方式，很简单，可以参考： ?...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哲理。

1.3K2 0

OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍：1~5

第二种选择是使用称为 Qt 的开源工具进行 C++ 项目开发。两个秘诀将向您展示如何使用这两个工具来设置项目，但是您也可以使用其他 C++ IDE。...使用分水岭分割图像分水岭变换是一种流行的图像处理算法，用于将图像快速分割为同质区域。它依赖于这样的想法：当图像被视为拓扑浮雕时，均匀区域对应于由陡峭边缘界定的相对平坦的盆地。...为了创建分水岭分割，其想法是从级别 0 开始逐渐淹没图像。随着“水”级别的逐渐增加（达到级别 1、2、3 等），形成了集水盆地。这些流域的大小也逐渐增加，因此，两个不同流域的水最终将合并。...当所有这些合并时，会创建许多分水岭线，从而导致图像过度分割。为了克服该问题，已经提出了对该算法的修改，其中，泛洪处理从预定的标记像素组开始。由这些标记创建的盆地根据分配给初始标记的值进行标记。...当两个具有相同标签的盆地合并时，不会创建分水岭，从而防止了过度分割。这就是调用cv::watershed函数时发生的情况。输入的标记图像将更新以产生最终的分水岭分割。

3.1K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭