opencv处理图像粘连问题

Super_Healer 2015-08-08 04:20:13

本人opencv刚入门，在做车辆图像粘连分割的项目，希望有源代码能参考尝试着修改，感激不尽！

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二班的码农 2015-08-08

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连通区域生长不就行了，先设一个种子，然后进行生长。

针对医学中血细胞图像研究中粘连细胞难以分割的问题，提出一种基于主凹点检测的分割算法。通过滤波预处理去除图像的噪声以改善图像质量，基于改进的活动轮廓模型初步提取细胞轮廓，通过寻找主凹点的方法准确定位粘连细胞凹点位置，标记并融合细胞图像轮廓、粘连形状等特性，实现粘连细胞分离。实验结果表明，该方法具有很好的分割准确度和完整度，且该算法具有普适性。

该文所处理的纤维材料图像由扫描电子显微镜获取。图像具有目标孔洞粘连明显、重叠、彩色信息较弱的特点。通过对图像中亮度V（Value）分量进行操作，利用方向链码可以表示曲线率的特点，计算出链码差，从而提取出目标粘连处的特征凹点，并通过凹点之间的相关性，采用局部曲率最大的原则对提取的凹点进行筛选，在此基础上实现了对凹点的定位和较为成功的目标区域分割，解决了后续参数提取工作的关键问题。

利用腐蚀、膨胀、或运算等方法对分水岭分割图像进行优化，对粘连细胞分割计数有较好的效果。

形态学操作:腐蚀与膨胀,开闭操作基于浸泡理论的分水岭分割方法基于连通图的方法基于距离变换的方法分割粘连对象，实现形态学操作与对象计数图像分割流程: 输入图像、灰度、二值、距离变换、寻找种子、生成Marker、分水岭变化、输出图像粘连对象分离与计数 distanceTransform watershed #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { RNG rng; Mat src,gray,Mean_Shift,temp_thresho

针对煤泥浮选泡沫图像中存在的噪声干扰和气泡粘连等问题,提出了一种基于机器视觉的分割模型,采用煤泥浮选泡沫图像分割算法对实验室采集到的煤泥浮选泡沫图像进行图像分割试验。结果表明,基于机器视觉的煤泥浮选泡沫图像分割模型主要包括ROF模型去除图像噪声和基于顶帽、底帽变换的粘连泡沫分割。ROF模型基于有界全变分函数空间,该空间中函数的不连续正好与图像中物体的边缘轮廓对应,非常适于泡沫图像去噪处理;顶帽变换使得泡沫与泡沫之间的间隙变大,解决了气泡粘连问题;最后采用分水岭算法完成对泡沫的分割。理论分析及实验室研究均表明,该方法可准确、快速地分割出复杂煤泥浮选泡沫图像中的泡沫,分割准确率高达81.1%,验证了分割方法的有效性。

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