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【opencv求助】背景与目标不鲜明的分割问题求助
csdnzyh97
2019-03-20 11:12:41
本人初学opencv,请问这类图片要进行图中圆形两类镜片(目标)的分割定位,有什么好的方法吗?背景上方靠近光源,背景亮度不均。并且背景与目标之间灰度差得也不多,希望朋友们能提供好的分割思路。网上的阈值分割和分水岭我都尝试过,效果都不好。
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【opencv求助】背景与目标不鲜明的分割问题求助
本人初学opencv,请问这类图片要进行图中圆形两类镜片(目标)的分割定位,有什么好的方法吗?背景上方靠近光源,背景亮度不均。并且背景与目标之间灰度差得也不多,希望朋友们能提供好的分割思路。网上的阈值分割和分水岭我都尝试过,效果都不好。
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jsxyhelu2015
2019-03-22
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透明物体比较困难,你这个图片质量分离不出来。
[
OpenCV
实战]43 使用
OpenCV
进行
背景
分割
运动
背景
分割
法Background Segment主要是指通过不同方法拟合模型建立
背景
图像,将当前帧与
背景
图像进行相减比较获得运动区域。下图所示为检测图像: 通过前面的检测帧建立
背景
模型,获得
背景
图像。然后检测图像与
背景
图像相减即为运动图像,黑色区域为
背景
,白色区域为运动
目标
,如下图所示: 在
OpenCV
标注库中有两种
背景
分割
器:KNN,MOG2。但是实际上
OpenCV
_contrib库的bgsegm模块中还有其他几种
背景
分割
器。本文主要介绍
OpenCV
_contrib中的运动
背景
分割
模型及其用法,并对
基于
OpenCV
图像
分割
一、概述 从图像中将
目标
或部分
目标
分割
出来,是我们在进行图像处理的操作,也是有意义的事情。在很多情况下,我们也希望将感兴趣的
目标
区域
分割
出来,比如将一个人的脸或手
分割
出来。具体有下面提到的几种方法。 1、
背景
减除
背景
减除是在
背景
模型建立后,将
背景
模型和当前的图像进行比较,然后减去这些已知的
背景
信息,则剩下的
目标
物大致就是所求的前景
目标
。
背景
减除法的缺点是假设所
python
opencv
图片前景与
背景
的
分割
python
opencv
图片前景与
背景
的
分割
kmeans 算法的研究 函数的格式为:kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags) (1)data: 分类数据,最好是np.float32的数据,每个特征放一列。之所以是np.float32原因是这种数据类型运算速度快,同样的数据下如果是uint型数据将会慢死你...
(
OpenCV
+Python)--
目标
跟踪,
背景
分割
器:KNN、MOG2和GMG
OpenCV
提供了一个称为BackgroundSubtractor的类,在
分割
前景和
背景
时很方便。 在
OpenCV
3中有三种
背景
分割
器:K-Nearest(KNN)、Mixture of Gaussians(MOG2)、Geometric Multigid(GMG)BackgroundSubtractor类是专门用于视频分析的,即BackgroundSubtractor类会对每帧的环境进行“学习”
OpenCV
学习—基于
OpenCV
的区域
分割
、轮廓检测和阈值处理(python)
文章来源基于
OpenCV
的区域
分割
、轮廓检测和阈值处理 介绍
OpenCV
是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。该库的所有代码都经过优化,计算效率很高,因为,它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。
opencv
采用C语言进行优化,而且,在多核机器上面,其运行速度会更快。它的一个
目标
是提供友好的机器视觉接口函数,从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。同时,由于计算机视觉
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