如何自动分割出图像中的区域(画线部分)

新手--初来乍到 2017-01-11 09:51:41

...全文

771 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

新手--初来乍到 2017-01-15

打赏
举报

回复

我做出来了，谢谢！

shiter 2017-01-12

打赏
举报

回复

除去所有黑白。。。。

sunny7862632 2017-01-11

打赏
举报

回复

直接用颜色就可以了，这个太简单

Ultralytics YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。本课程将手把手地教大家使用labelme标注和使用YOLOv8训练自己的数据集，完成一个多目标实例分割实战项目。本课程以汽车驾驶场景图片和视频开展项目实战：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用labelme标注自己的数据集、数据集格式转换、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计、YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面。

https://blog.csdn.net/DaveBobo/article/details/53283585 区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表...

图像分割传统方法概述基于阈值的分割方法固定阈值分割直方图双峰法半阈值分割迭代阈值图像分割自适应阈值图像分割基于边缘的分割方法基于区域的分割方法种子区域生长法区域分裂合并法分水岭法基于图论的分割方法Graph Cut 图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤。它是目标表达的基础，使得更高层的图像分析和理解称为可能。主要难点：多尺度问题多视角问题（旋转）光照问题感受野引发的边缘震荡类别不均衡问题区域遮挡问题基本依据区域内一致性区域间不一致性基于阈值的分割方法阈值法的

Ŀ¼在图像分割领域，一个重要任务便是分割出感兴趣(ROI)区域。如果是简易的矩形ROI区域其实是非常容易分割的，opencv的官方python教程里也有教到最简易的矩形ROI分割(剪裁)，其本质是多维数组(矩阵)的切片。但是现实情况中，ROI是不规则的多边形，也可能是曲线边界，那么该如何分割出来呢？下面总结几种思路。可能只提供核心部分的代码示例，具体应用要结合你自己的项目来修正。一、已知边界坐标，...

图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术。图像分割是数字图像分析中的重要环节，在整个研究中起着承前启后的作用，既是对所有图像预处理效果的一个检验，也是后续进行图像分析与解译的基础。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，成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像，在很多情况下是进行图像分析、特征提取与模式识别之前必要的图像预处理过程。

4,446

社区成员

15,335

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章