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有两张图片,一张是背景,一张是带背景的物体,怎么用opencv把物体分割出来?
qq_41247319
2018-04-28 11:24:27
比如这两张图片,怎么把人分割出来呢?
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有两张图片,一张是背景,一张是带背景的物体,怎么用opencv把物体分割出来?
比如这两张图片,怎么把人分割出来呢?
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berlinpand
2018-06-06
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如果照片和背景拍摄间隔较短,两张图像做减法就行了
欧阳磊
2018-06-01
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遍历两张图片的像素,找到像素变化的交界线上的点,然后连起来就出现了轮廓,这是最简单的方法了
赵4老师
2018-04-28
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建议先……
赵4老师
2018-04-28
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讲义先编译链接调试OpenCV自带的相关例子代码。
CT8100
2018-04-28
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容器里依次比较?
使用Python和
OpenCV
进行
背景
减除法的图像
分割
通过这种方法,我们可以有效地将图像中的前景
物体
与
背景
分离出来,为后续的图像处理任务提供更好的基础。
背景
减除法是计算机视觉中常用的技术之一,用于对图像或视频进行前景和
背景
的
分割
。在本文中,我们将使用Python编程语言和
OpenCV
库来实现
背景
减除法,并将其应用于图像
分割
任务。假设我们有
一张
包含前景
物体
的图像(
带
有
背景
)和
一张
仅包含
背景
的图像。函数计算输入图像和
背景
图像之间的差异。在进行
背景
减除之前,我们需要确保输入图像和
背景
图像的大小相同。接下来,我们需要对灰度图像进行二值化处理,以便将前景和
背景
分割
开。
使用
OpenCV
进行
图片
分割
图片
分割
是计算机视觉领域中的一个重要任务,它可以将图像分成不同的部分或对象。
OpenCV
是一个强大的计算机视觉库,提供了许多用于
图片
分割
的工具和算法。分水岭算法是一种用于图像
分割
的高级技术,它可以在复杂的图像中分离不同的对象。以下是一个简单的示例:由于分水岭算法是一种复杂的图像
分割
技术,需要仔细的参数调整和预处理步骤,以确保正确的
分割
结果。阈值
分割
是一种简单而有效的
分割
方法,它将图像分成两个部分:前景和
背景
。边缘检测是另一种常见的
图片
分割
方法,它可以帮助您找到图像中的边缘或轮廓。
opencv
物体
识别-识别水果
前言 玩一玩用
opencv
做一些简单的
物体
识别 1.思路讲解 我们基于简单的
opencv
的阈值
分割
,通过这个阈值
分割
,我们能把我们需要识别的
物体
在二值图里面变成白色,其余的变成黑色。然后对我们
分割
出来的
物体
部分提取轮廓,算出覆盖轮廓的最小矩形,然后画出这个矩形框,并且表上我们
物体
的名字。 2.样本展示 笔者就以这
两张
图片
为例子,提取这
两张
图片
里面的橙子。按照我们上面的思路,我们需要的是把橙子这个部分
分割
出来变成变成二值图的白色部分,其他部分变成黑色。 3.代码实现 首先我们读入
一张
橙子的
图片
,因为op
opencv
学习笔记9:根据
图片
颜色
分割
图像
根据
图片
颜色
分割
图像 摘要 有
一张
图片
,底色是蓝色的,感兴趣的区域是灰色的,事实上按颜色
分割
图片
在HSV通道上
分割
效果要远远优于在BGR通道上
分割
,如何获取某种颜色的HSV值大家请参考我的上篇博客。 程序思路: 读取
图片
(BGR)->转化到HSV空间->去除底色->获取感兴趣区域坐标->在原图上标记感兴趣区域 我有一批
图片
,底色是蓝色,感兴趣的区域
OpenCV
之 图像
分割
灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像
分割
方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理)。假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下:$\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $
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