打开CV分水岭无法正确分割椭圆对象
CV分水岭是一种图像分割算法，用于将图像中的不同区域分割开来。它可以根据图像中的灰度、颜色、纹理等特征将图像分割成不同的区域，从而实现对图像中不同对象的识别和分析。
椭圆对象是一种具有椭圆形状的图像对象。在图像处理和计算机视觉领域，椭圆对象常常需要进行分割和识别。然而，由于椭圆的形状复杂性和变化性，对椭圆对象的准确分割一直是一个具有挑战性的问题。
针对打开CV分水岭无法正确分割椭圆对象的情况，可以尝试以下方法来改善分割结果：
- 预处理：在进行分割之前，可以对图像进行预处理，如降噪、平滑、增强对比度等操作，以提高椭圆对象的边缘信息和特征。
- 特征提取：通过提取椭圆对象的特征，如形状、纹理、颜色等，可以辅助分割算法更好地识别和分割椭圆对象。
- 参数调整：CV分水岭算法中有一些参数需要调整，如阈值、标记等，可以尝试调整这些参数来适应椭圆对象的分割需求。
- 结合其他算法：CV分水岭算法可以与其他图像分割算法结合使用，如边缘检测、区域生长等，以提高椭圆对象的分割效果。
腾讯云提供了一系列与图像处理和计算机视觉相关的产品和服务，可以用于椭圆对象的分割和处理。其中，腾讯云图像处理（Image Processing）服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像分割、特征提取、边缘检测等，可以用于椭圆对象的分割和识别。您可以访问腾讯云图像处理产品介绍页面（https://cloud.tencent.com/product/tci）了解更多信息。
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案需要根据具体情况进行调整和实施。
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我试着计算照片中的物体，但得不到正确的结果。
我尝试了这个代码
您可以在lThe左侧图像中看到9个对象，在我运行代码后，我得到了11个对象的右侧图像。我用ncomp引入了MessageBoxW，您可以看到ncomp得到了11，而不是9。
我搜索了很多，但没有找到另一个代码作品给我带来了9的结果。
我想有人来修复这个代码，我应该使用它，或将链接到一个代码，我可以使用它，并获得正确的结果的一些对象。
这是我使用的代码：
cv::Mat src = cv::imread("c:\\pic\\test.jpg");
if (!src.data)
return -1;
cv:
浏览 1提问于2015-12-27得票数 0
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我正在尝试使用Java语言中基于标记的OpenCV分水岭实现对图像进行过度分割。
我的想法是搜索所有的局部最小值，并将其用作标记。不幸的是，分水岭需要一个类型的CV_8U矩阵作为标记输入，因此，我不能获得超过255个标记。
有没有人有解决这个问题的办法或使用OpenCV实现过度分割的其他解决方案？
浏览 4提问于2017-01-07得票数 1
我遵循了分水岭分割的教程，并使用它来分割图像中的每个红细胞。我是openCV新手，我想知道是否可以使用分水岭分割在单元格周围绘制圆圈？如果是这样的话，你能展示一下它是如何做到的吗？
原始图像
分水岭分割的输出
代码如下所示
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
def fillHoles(otsuImg):
# find contours
contours, _ = cv2.findContours(otsuImg, cv2.RETR_TREE, cv2.CH
浏览 15提问于2021-02-24得票数 1
1回答
在Matlab中，我们可以对距离变换执行分水岭变换，以分离两个接触对象：
上面的第一个图像是我们希望分离的具有触摸对象的图像。第二幅图像是它的距离变换。
因此，如果黑白图像被称为img，在Matlab语言中我们可以这样做：
D = -bwdist(~img);
L = watershed(D);
现在对OpenCV做同样的事情:OpenCV有一个基于标记的分水岭分割函数。看来，要使用openCV执行分离两个触摸对象的相同任务，需要为这两个对象和背景提供标记。
img = np.zeros((400, 400), np.uint8)
cv2.circle(img, (150, 15
浏览 1提问于2014-07-22得票数 3
我正在android上使用opencv开发一个图像分割应用程序，但特别是分水岭算法。我打开图像并创建一个与图像大小相同的蒙版，并为该蒙版的所有行和列传递0。然而，在接下来的步骤中，为这个矩阵的某些行和列添加新值，我遇到了错误:没有提供数组访问的get方法，我无法将新值传递给矩阵，有人能帮我吗？
COde：
// Load the image
val srcOriginal = Imgcodecs.imread(currentPhotoPath)
// Create a blank image of zeros (same dimension as img)
浏览 19提问于2020-05-28得票数 1
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分水岭分割总是返回黑色图像
、、、、
我最近一直在研究角膜内皮细胞的分割过程，我发现了一篇相当不错的论文，它描述了如何以良好的效果来实现这一目标。我一直试图跟随那篇论文，并使用scikit-image和openCV来实现它，但是我已经陷入了分水岭分割的泥潭。
我将简要介绍这一进程是如何进行的：
首先，您有原始的内皮细胞图像。
然后，他们指导你进行形态学灰度重建，以达到图像灰度的水平(然而，他们并没有解释如何获得灰度的标记，所以我一直在胡闹，并试图在自己的道路上得到一些)。
这就是重建的图像应该是什么样子：
这就是我的重建图像(让我们将其标记为r)的样子：
目的是利用重建图像获取分水岭分割的标志，如何实现？！我们得到原始图像(让我们
浏览 3提问于2017-11-28得票数 2
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目标(Car)检测与分割
、、、、
我试着把汽车从图像中分割出来，图像只有一辆车，背景很简单，比如
但是我从我的实现中得到的是
和
分别
但是，它非常容易地工作在几乎已经分割的图像，如。
给出这样的结果
我使用的代码是
import cv2
import numpy as np
THRESH_TYPE=cv2.THRESH_BINARY_INV
def show(name,obj):
cv2.imshow(name,obj)
cv2.moveWindow(name, 100, 100)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindow
浏览 6提问于2013-10-25得票数 4
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我正计划写一个使用Open-CV的程序来计算图像中物体的数量，类似于下面的一个。
我计划采用的方法是使用直方图对图像进行阈值处理，然后使用斑点检测来计算识别出的斑点的数量。只要类似于颗粒的对象不相互接触，这就可以很好地工作。(虽然重叠超出了范围)我已经研究了使用分水岭分割来识别彼此接触的对象的可能性。
我不清楚的是，如何将这两种技术应用于可能有或可能没有重叠颗粒的图像。假设在图像中至少有一个颗粒相互接触的实例，我是否要同时执行这两种技术？如果是，按什么顺序？或者我只执行分水岭，因为会有重叠的地方，执行Blob检测将导致由于合并的Blob而导致错误的输出？提前谢谢。
浏览 1提问于2012-05-07得票数 0
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我试着把连接的物体分开。Python和分水岭算法(scipy实现)似乎非常适合处理这一问题。
这是我的图像和自动生成的分水岭种子点(阈值和距离转换图像的局部最大值)：
seeds = myGenSeeds( image_grey )
到目前为止，一切都很好，每个物体都有一种种子。
不过，当我管理分水岭的时候，事情就坏了：
segmented = ndimage.measurements.watershed_ift( 255 - image_grey, seeds)`
中上部星系团和中央星系团的分离程度很低。在最上面的星系团中，有一个物体围绕着另两个物体。在中心星系团中，虽然
浏览 10提问于2013-10-15得票数 6
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我有一些重叠的。我想用距离变换将其与分水岭算法分割，但无法实现。
我跟随着你的脚步
二值图像上的距离变换，
然后扩张，打开，最后
分水岭。
我是这个领域的新手，敬请帮助。
浏览 2提问于2017-07-13得票数 0
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我是OpenCV的新手。我正在学习用分水岭算法分割，我有个问题。
我必须将图像的颜色转换为灰度，以便使用流域。当我使用BGR颜色空间，没有问题，但对HSV，我不确定下面的代码是正确的。
Mat im = imread("./Image/118035.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat imHSV;
cvtColor(im, imHSV, CV_BGR2HSV);
imshow("HSV", imHSV);
cvtColor(imHSV, imHSV, CV_BGR2GRAY);
imshow("HSV to gray
浏览 5提问于2014-05-22得票数 9
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分水岭后保存二进制图像
、、、
我在将分水岭分割后的图像存储为二值图像时遇到了问题。当我用cmap=plt.cm.gray绘制分割图时，它显示了一个二进制图像，但我不知道如何存储该图像(不显示它)。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.morphology import watershed
from scipy import ndimage as ndi
from skimage import morphology
from skimage.filters import sobel
from skima
浏览 17提问于2016-09-07得票数 0
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我正在做一个项目，它要求我：
查看包含相对定义明确的对象的图像，例如
在某些空间(无论是RGB、HSV还是其他)突出显示的对象，并将其返回。
我正在寻找将这样的图像分割成独立对象的方法。一旦完成，我的印象是，找到线段的轮廓并分析它们的平均或质心颜色等并不是特别困难。
我简要地研究了分水岭算法，它似乎可以工作，但我不确定如何为不确定数量的斑点生成标记图像。
分割这类图像的最佳方法是什么?如果它使用的是分水岭，那么生成相应的整数标记图像的最佳方法是什么？
浏览 3提问于2013-03-05得票数 5
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我是图像处理和边缘检测的新手，所以我希望你们能帮助我对opencv python有一点了解。免责声明:这是一个工作项目。 这是一个关于圆、轮廓和图像处理的三部分问题。完整的代码将在这堵文字墙的末尾。 A部分，考虑这个image AA。对于这张图像，阈值处理很容易，可以只分离出大的外圆和两个内圆。这样，就可以很容易地使用Hough circles来查找圆。然而，我从来没有任何幸运的调整霍夫圆功能，包括dp，minDist，param1，param2，minRad和maxRad工作于不同的图像。我使用只有2个参数的Hough函数，虽然它工作得很好，但我觉得我没有充分利用这个函数的全部功能。它足够
浏览 24提问于2020-09-08得票数 1
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我已经在OpenCV中进行了分水岭分割，但我想要分割这些片段。我想拆分它的基础上，每个分段的RGBRGBRGB值不同的分段将是不同的。但我似乎不知道该怎么做。有人知道如何根据RGB值进行拆分吗？或者任何其他分割分水岭部分的方法？
我想要的是将两个不同的颜色区域(在这张图片中是棕色和粉色)分成两个图像或窗口。
浏览 0提问于2015-11-11得票数 0
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侵蚀不流失区
、、
我有一个包含细胞的图像。我无法提供它，但它类似于这里用作例子的图像：，但没有特征核。
我已经做了一些处理，现在有一个相当好的分割，但有些细胞是相近的，我需要分裂他们。它们中的大部分是或多或少重叠的椭圆。
我确信，简单侵蚀的几次迭代几乎会分裂所有这些地区。但是其他一些细胞太小了，它们会在其他细胞分裂之前消失。因此，我需要一种算法来侵蚀图像，允许区域分割，但不删除区域的最后一个像素。
之后我想用分水岭来分割细胞。
我想我可以自己实现这一点，方法是搜索被指责的区域，然后跟踪我没有丢失任何或类似的东西，但是即使在我的脑海中，实现似乎也很混乱，而且我认为肯定有一个更容易的方法。所以，我的问题基本上是，这
浏览 2提问于2017-05-04得票数 1
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我用C写了一个分水岭分割的代码。现在，我正在将所有这些内容转换为C++。因此，cvsaveimage变成了imwrite。但是当我使用imwrite时，我得到的只是一个黑色的图像。
代码是这样的：
Mat img8bit;
Mat img0;
img0 = imread("source.png", 1);
Mat wshed(img0.size(), CV_32S);
wshed.setTo(cv::Scalar::all(0));
////after performing watershed segmentation and
// dis
浏览 2提问于2016-01-12得票数 0
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其主要任务是消除复杂的背景，并在MATLAB中从被遮挡的叶片图像中提取目标叶。为了消除背景，我已经应用了K-均值聚类算法。现在的主要任务是利用分水岭分割算法将叶从被遮挡的叶中分割出来。我无法为每一片叶子找到完美的片段。请帮帮我。我已经上传了样本图像和分水岭分割代码。
原始图像
基于K均值聚类算法的图像去除后的分水岭分割
我希望主中间的叶子是一个单独的片段，这样我就可以提取它。
我已经给出了下面的分水岭分段代码
function wateralgo(img)
F=imread(img);
F=im2double(F);
%Converting RGB image to Inte
浏览 3提问于2012-04-23得票数 5
2回答
我正在寻找一种替代方法来分割以下土壤颗粒图像中的颗粒，而不是python中的分水岭分割，因为它可能会误导颗粒的正确检测。此外，我正在处理附加的边缘检测图像(使用HED算法)。我希望找到一种更好的方法来分割颗粒以便进一步处理，因为我希望在我的项目中获得图像中每个多边形的面积。感谢提前，我也询问关于随机漫游分割或任何其他可用的方法。
浏览 44提问于2020-02-22得票数 8
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我在image.After分割中有一个椭圆，我得到了一个破碎的椭圆，如图所示，使用.which形态学操作来得到完美的椭圆。
实际输入文件是
输出为
我试着不打开，但我将失去较低的椭圆类结构.how，以关闭上椭圆类结构而不丢失较低的结构。
我做的面具
我想分割像structure.but这样的椭圆，其中一些结构与bodies.how这样的矩形结构相连来分离它。冲蚀将消除小椭圆
浏览 2提问于2015-12-24得票数 1
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我尝试使用分水岭和Otsu进行阈值分割，但它只提取细胞核边界，我想分割细胞边界。 我使用了Otsu，然后使用开放的噪声去除，识别确定的背景，应用距离变换，使用它来定义确定的前景，定义未知，创建标记 ? import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("images/bio_watershed/Osteosarcoma_01.tif")
cells=img[:,:,0]
#Threshold image to binary using OTSU. ALl thresholded pixels will be set
#to
浏览 48提问于2020-04-27得票数 0
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我有以下的图像和二值化。
我需要分割这张图像，并识别连接在一起的digit.the两位数4‘和'9’。
我读了一些关于分水岭形态学的文献，method.the后续图像已经实现了分水岭分割。
很明显，双44数字仍然连接，但9数字已经分割成功。
我需要一些帮助，如何分割一个44字符！谢谢。
浏览 2提问于2013-02-27得票数 4
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2回答
我有一个使用OpenCV的摄像头提要，我正在尝试实时拟合椭圆。
我目前使用的代码可以正常工作，但它在很多时候无法将椭圆拟合到图像中。我还可以使用哪些其他方法对图像进行椭圆拟合？
当前代码：
def find_ellipses(img): #img is grayscale image of what I want to fit
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
_,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)
if len(contour
浏览 2提问于2016-07-23得票数 12
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我仍然是非常新的图像分割/ OpenCV场景，希望你能帮助我。目前，我正在计算这张照片中2种液体的百分比
应该是这样的(举个例子)
我认为opencv分水岭可以帮助我，但我无法正确地完成它。我正在尝试手动设置标记，但我得到了以下错误：(-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC3 && dst.type() == CV_32SC1 in function 'cv::watershed' (可能我的标记都错了)
如果有人能帮我(也许有更好的方法)，我会非常感激的。
这是我使用的代码：
import c
浏览 4提问于2021-09-15得票数 0
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我正在做分水岭分割，标记图像是从经过距离变换的源图像中派生出来的。距离转换返回一个浮点图像(我不知道位深度)，我很难将它放入分水岭方法，因为它需要32位的单通道图像。
是否可以使用mat的convertTo方法将位深度设置为32？我在尝试显示浮点图像时也遇到了问题，因为matToBitmap()方法似乎不接受它们。(在Android中)
Mat mImg = new Mat();
Mat mThresh = new Mat();
Mat mDist = new Mat();
ImageView imgView = (ImageView) findViewById(R.id.imageView
浏览 2提问于2012-07-05得票数 1
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OpenCV流域:四点连通性
、、、、
我正在为OpenCV的分水岭编写代码。
但我希望分水岭边界是4点相连，而不是8点。
目前，这是一个接口：
void watershed(InputArray image, InputOutputArray markers)
有谁能解决这个问题吗？
此外，在opencv中是否有任何简单的方法来执行形态学分水岭，以实现自动过分割，而当前的分水岭需要用户的输入？
浏览 4提问于2013-11-26得票数 0
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假设我从cv::watershed()的输出中创建了以下二进制映像
现在我想找到并填充等值线，这样我就可以将相应的对象从原始图像中的背景中分离出来(这是分水岭函数分割的)。
为了分割图像并找到轮廓，我使用以下代码：
cv::Mat bgr = cv::imread("test.png");
// Some function that provides the rough outline for the segmented regions.
cv::Mat markers = find_markers(bgr);
cv::watershed(bgr, marker
浏览 1提问于2013-12-06得票数 8
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我在Windows8.1上使用OpenCV 2.4.11和Python2.7.9。我试图在我的轮廓上加入椭圆，我偶然发现了一些我搞不懂的东西。
当我调用cv2.fitEllipse并获得返回值，然后使用以下代码将返回值直接传递到cv2.省略时，绘制到屏幕上的椭圆是完美的，并在我的轮廓周围进行最佳拟合：
contours, hierarchy = cv2.findContours(binaryimage,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for ind, cont in enumerate(contours):
elps = cv2.fi
浏览 1提问于2015-07-07得票数 4
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对于图像中圆形物体的计数，我想使用分水岭算法。为了了解它是如何工作的，以及如何将它用于我的需要，我在python (；)中搜索了一些工作示例。
我最终找到了一个可行的解决方案，它或多或少地符合我自己的目的()。
通过这段代码，我得到了很好的结果，无论是使用示例文件还是使用我自己的图像。在分水岭分析之后，我确实得到了一种奇怪的行为。由于某些原因，分水岭步骤还在图像周围添加了一个边界。因此，在检测到的对象旁边，还检测到图像的整个边缘并对其进行着色。
我的猜测是，我应该更改代码中的一个参数，以防止这种情况发生，但到目前为止，我还无法找到该做什么。
这是代码：
import cv2
import nu
浏览 1提问于2018-12-05得票数 1
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我有一个带有肋骨的cart的二进制阈值图像，其中一些已经破裂。
我需要使用像cv2.distanceTransform()这样的东西来获取分水岭算法的标记，但我需要消除裂缝。如果我保持裂缝，距离变换就会把我的肋骨断成几块
我试着闭合扩张，但它会影响肋骨之间的球，而且我不能把每根肋骨分开
当然，我在距离变换的图像中尝试了不同的阈值，但当我按阈值过滤球时，我也会分割肋骨。
有没有像移位算法这样的东西？还是有更好的方法？
浏览 0提问于2017-08-01得票数 0
3回答
我现在正在学习opencv代码本(OpenCV 2计算机视觉应用程序编程手册)：第5章，使用流域分割图像，第131页。
这是我的主要代码：
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <string>
using namespace cv;
using namespace std;
class WatershedSegmenter {
private:
cv::Mat markers;
public:
void setMarkers(const cv::Mat& markerImage){
浏览 1提问于2012-07-11得票数 4
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给定这样的连接组件：
我想将图像分割成两个最窄部分出现的图像，因此输出如下所示：
，
注意:我添加了几个示例(按要求)：.
1)
2)
结果如下：
，
，
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
嗨，我得到了这个面具如下，我试着分割出左面板。
我使用了分水岭方法，所以希望它将返回左面板的一个值。
D = bwdist(~mask);
imshow(D,[],'InitialMagnification','fit');
Di = -D;
Di(~mask) = -Inf;
L = watershed(Di);
Lrgb = label2rgb(L,'jet');
imshow(Lrgb);
但是我得到了这个，有人能帮我，或者你在分割方面有更好的建议。
浏览 5提问于2015-05-29得票数 1
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1回答
我有一个问题，如何用分水岭分割这张图片中的粒子。我的主要目标是利用滤波器medianBlur去除噪声，然后采用Canny边缘检测方法。
[![img = cv2.imread('sands.jpg')
img = cv2.medianBlur(img,7)
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imo = cv2.Canny(img,140,255)][1]][1]
我想增强由Canny边缘检测功能产生的轮廓，因为我使用这幅图像来检测图像中粒子的区域属性来估计面积。
浏览 0提问于2019-09-05得票数 7
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我的目标是识别图像中的所有形状。这样做的目的是：
提取等高线
用不同的形状来拟合每一个轮廓
正确的形状应该是最接近等高线区域的形状。
示例图像：
我使用fitEllipse()来找到最适合轮廓的椭圆，但结果有点混乱：
可能正确的椭圆填充蓝色，而边界椭圆是黄色的。可能-不正确的轮廓填充绿色，(错误的)边界椭圆是青色。
如您所见，在第一行中围绕三角形的椭圆看起来非常适合。第三行中三角形的边界椭圆似乎不是最合适的，但作为拒绝不正确的椭圆的标准仍然可以接受。
但我不明白为什么剩下的三角形都在轮廓外有圆周椭圆。最坏的情况是最后一行的第三个三角形:椭圆完全错了，但它的面积恰
浏览 7提问于2013-06-18得票数 17
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1回答
如何使用蒙版操作和形态滤波器来分割对象，如图像c所示:其中a是给定的图像，b是背景(不知道为什么会这样)，c是我们的目标： ? 我认为将图像二值化会有所帮助，但结果是这样的： ? 否则，我直觉上看不出这是怎么可能的 我想到了“使用形态分水岭进行分割”，但我不确定这是不是正确的方法
浏览 15提问于2021-01-03得票数 3
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如何解决分水岭过分割问题
、、、、
我的输入图像是
输出图像
预期输出如下所示
可以看出，一些类似椭圆的结构与rectangle.Also合并，我无法分离每个标签来获得所使用的椭圆算法是分水岭
clear; close all;
I = imread('Sub.png');
I = rgb2gray(I);
figure; imshow(I)
I2 = imtophat(I, strel('square', 45));
figure; imshow(I2)
% Alpha=.047;
% h = fspecial('motion', 10, 5);
%
浏览 1提问于2015-12-08得票数 2
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我想用OpenCV Python从图像中提取一个椭圆蒙版。cv.ellipse绘制了椭圆，但我无法从中提取掩码。谢谢。
浏览 0提问于2015-12-02得票数 0
我在研究寄生虫卵的图像。我需要个体识别尽可能多的鸡蛋，我已经设法用分水岭算法在他们周围划出了很好的边界，但是我想把卵看作一个整体，而不仅仅是卵黄部分，这通常是分水岭算法挑选出来的。我尝试过椭圆检测，但是它只得到水泡(中间有一个白点的圆形黑点)，我实际上想忽略它(但计划稍后实现)。
实现这一目标的最佳方法是什么，我已经研究过图像映射，但它只返回最佳匹配，我也考虑过形状识别，但它显然不是在OpenCV中实现的。
下面是我使用分水岭算法得到的结果：
以下是我想要得到的东西：
浏览 3提问于2013-11-20得票数 0
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嗨，我正在使用javacv，说真的，我不知道自己被困在了什么里面。我设法写了一个正在运行的代码，但我不知道为什么结果不是根据这个链接上给出的标题分水岭算法的例子。和这里是我的代码，在示例中使用相同的图像(道路图像)。这是我的代码，图像w.jpg是没有白色标记的图像，而w_markers.jpg是带有这些标记的图像。我得到的结果只是w.jpg，没有什么改变，甚至一点也没有改变。
public static void doWatershed(){
IplImage sample = null, marker= null;
sample = cvLoadImage("
浏览 2提问于2015-05-17得票数 0
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我正试图在OpenCV中平均做两个小块。为了实现这一目标，我计划在图像预处理上使用分水岭算法，方法如下：
cv::Mat common, diff, processed, result;
cv::bitwise_and(blob1, blob2, common); //calc common area of the two blobs
cv::absdiff(blob1, blob2, diff); //calc area where they differ
cv::distanceTransform(diff, processed, CV_DIST_L2, 3); //idea
浏览 5提问于2017-02-09得票数 1
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从图像中分割字符
、、、
在分割下面的车牌图像时，我面临的问题是，在对以下图像进行阈值分割的同时，字符被分割成一个以上的字符。所以我的OCR结果弄错了。在对图像进行阈值处理后，我使用了形态学关闭操作，即使在那之后，我也无法正确地分割字符。
用于分割上述图像的代码如下所示
#include <iostream>
#include<cv.h>
#include<highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
IplImag
浏览 2提问于2014-10-09得票数 6
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我想分离一个无噪音的1位(黑白)图像与白色圆圈的基础上的凹面部分的轮廓。请参考下面的图片。
这是要分隔的白色对象：
目标结果是：
下面是我使用分水岭算法的实现：
上面的结果不是我想要的。如果分离对象的大小相似，则我的算法很好，但是如果大小差异很大，就会出现问题，如上面的图片所示。我想实现一个opencv算法，它可以分割像第二张图片这样的区域。
然而，输入的照片不一定是一个完美的圆圈。它可以是椭圆形的，如下图所示：
或者它可以被压扁：
但是，无论如何，我想根据大纲中的凹部分来区分它。
我认为可以很好地使用distanceTransform函数来
浏览 7提问于2022-09-28得票数 0
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基于颜色的图像分割
、、、、
我一直在寻找使用openCV和python对电阻器频带中存在的不同颜色进行分类的方法。
什么算法可以用来分割图像到不同的波段等。我尝试使用分水岭算法，但我不能得到正确的标记，也没有得到想要的结果。
我使用的示例图像：
浏览 1提问于2017-03-05得票数 1
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球面反射物体的分水岭分割
、、、、
我正在尝试用分水岭做一些图像分割，以检测图像中的所有球。我关注了一个pyimage tuto。但是我得到了非常糟糕的结果。我猜想问题出在反射上。尽管如此，图像还是相当干净的，实例看起来也是可以分离的。 我在这里使用的方法正确吗？我错过了什么吗？我测试了cellpose，得到了近乎完美的结果。当然，这不是同一种方法，我希望用“经典”的计算机视觉技术来获得一些东西。 以下是我的代码，原始图像和当前结果。我已经尝试更改参数，但我不确定我在这里做什么。我也看了看inRange，但我担心球永远不会是同一颜色的。 原图：https://i.stack.imgur.com/7595R.jpg import
浏览 25提问于2020-12-09得票数 1
如图所示，我想输入图像并得到几个这样的结果。
这就像聚类最接近的颜色段，所以我认为它接近于“均值偏移”的概念？
我已经在这里搜索了相关的问题，但仍然不知道如何在opencv C++中开始和构建结构。我正在寻找一些建议，如果能得到一段实现代码供我参考，我将非常感激！谢谢你的帮助！！
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2015年5月19日编辑
让我补充一下，我正在尝试的实现之一是这里的分水岭：()。
它不是完美的，但却是我想要的结果。在这个实现中，用户需要手动操作(绘制分水岭线)，所以我正在寻找它的自动版本。听
浏览 1提问于2015-05-18得票数 8
3回答
我试着在安卓系统上实现OpenCV的分水岭功能。然而，我的程序总是在调用分水岭函数的地方崩溃。我可以很好地输出标记的结果。但是分水岭函数总是崩溃。下面是我的代码：
Mat threeChannel = new Mat();
Imgproc.cvtColor(mRgba, threeChannel, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.threshold(threeChannel, threeChannel, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
Mat fg =
浏览 5提问于2013-10-09得票数 3
我是一个图像处理(和openCV)的初学者。将分水岭算法应用于图像后，得到的输出如下所示-
是否有可能将各区域的坐标分割出来?
所使用的代码是(如果你想看一下)-
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+c
浏览 2提问于2015-08-03得票数 0
回答已采纳
我正在研究一种基于水流的分割算法来分割荧光图像，比如这个：
因此，我获得了一个Numpy数组，其中包含每个段的标签。如果荧光图像中的相应区域之间有足够大的强度下降，则由分水岭分隔。对于非常大的强度下降，它们是完全分开通过简单的阈值。上面的图像的结果是：
我的算法在绝大多数情况下表现很好。然而，有时它有轻微的过分分割的倾向。例如，在这种情况下，从上面的图像：
由于这些情况很难通过进一步研究基于强度的分割本身而得到改善(而且我有可能打破其他部分)，所以我想根据它们之间分水岭的长度和两段上下段的平均最大宽度来选择性地合并相邻的段。我知道在逐像素的基础上我该做什么：
浏览 1提问于2020-07-14得票数 1
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