简介 分水岭算法是一种图像区域分割法，分割的过程中将图片转化为灰度图，然后将灰度值看作是海拔，然后向较低点注水，这种基于地形学的解释，我们着重考虑三种点： 1）极小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候...明白上述三种点之后，我们开始往盆地的极小值点注水，然后随着注水的深入，每一个极小值点慢慢的向外扩展，然后知道两个盆地的水汇合，汇合处就是我们需要的分水岭。...从下图可以直观理解一下，首先这三块区域都含有极小值点 然后逐渐填充就能获得分水岭（即分界线） 得到分界线就能完成图像分割 代码实现 clear, close all; clc; %1.读取图像并求取图像的边界...直接使用梯度模值进行分水岭算法：（往往会存在过的分割的情况，效果不好） L = watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法 Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像...(3,3)); I4 = labeloverlay(I,labels); figure imshow(I4) title('分水岭边界线') %% % 将标签矩阵显示为彩色图像。
分水岭算法是一种图像分割算法。它将图像分割为两个或多个连通区域。算法使用图像的梯度信息来确定图像中的“分水岭”。分水岭是指图像中的边界或轮廓。算法通过找到图像中的分水岭来将图像分割成不同的区域。...以下是分水岭算法Python 示例： import cv2 import numpy as np # Load the image image = cv2.imread("image.jpg")...the output image cv2.imshow("Segmented Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()该代码首先加载图像...，将其转换为灰度，应用阈值创建二值图像，执行距离变换，然后使用connectedComponents函数生成的标记应用分水岭算法。...最后，它用蓝色的-1标记标记图像中的片段。
分水岭算法原理 2. 距离变换 3. opencv有关函数的用法 二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1....分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。...我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这就是分水岭算法的背后原理。 OpenCV采用了基于掩模的分水岭算法，在这种算法中我们要设置那些山谷点会汇合，那些不会。...而剩下的不能确定是前景还是背景的区域就用 0 标记，这就是我们的标签。然后实施分水岭算法。...转成灰度图像 二值化处理、形态学操作 距离变换 寻找种子、生成marker 实施分水岭算法、输出分割后的图像 三、python代码实现 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @公众号
目标 在本章中，将学习 使用分水岭算法实现基于标记的图像分割 函数：cv2.watershed() 理论 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度的像素表示山峰，低强度表示山谷。...然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed（分水岭算法）背后的“思想”。 但是这种方法会由于图像中的噪声或其他不规则性而产生过度分割的结果。...因此OpenCV实现了一个基于标记的分水岭算法，可以指定哪些是要合并的山谷点，哪些不是。这是一个交互式的图像分割。所做的是给我们知道的对象赋予不同的标签。...这样，由于边界区域已删除，因此可以确保结果中背景中的任何区域实际上都是背景。 剩下的区域是不确定的区域，无论是硬币还是背景。分水岭算法应该找到它。...算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，并对每个像素点的区域归属进行划定，直到处理完图像上所有像素点。
图像的像素操作是比较基础的图像算法，下面列举三个常用的像素操作算法。 图像加法 图像的加法表示两个输入图像在同一位置上的像素相加，得到一个输出图像的过程。...ROI ROI(region of interest)，表示图像中感兴趣的区域。...对于一张图像，可能我们只对图像中某部分感兴趣，或者要对目标进行跟踪时，需要选取目标特征，所以要提取图像的感兴趣区域。...提取图像中的ROI.png 其中，rect.x和rect.y表示ROI的起始点，rect.width和rect.height表示ROI的宽和高。...像素操作是 cv4j 的基本功能之一，所有的像素操作算法都在Operator类中。
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法，是一种非常优秀的多曝光图片合成算法，对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果，但是也存在着两个局限性...，基本上有效的避免了《Exposure Fusion》的这两个缺陷，并且以此为基础，将Exposure Fusion扩展到了单幅图像的增强中。 ...一、Extended Exposure Fusion 这个文章虽然篇幅有十几页，但是实际上核心的东西就是一个：无中生有，即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像，然后利用Exposure...新创建的M个图像的生产方法如下： 对于序列 中的每一个值，我们计算一个参数： 作为需要压缩的动态的范围的中心，当原始的像素值t在 范围内时，线性映射，即t不变化，当不在此范围时...我们测试一些图像，这个算法获得的结果却是还是相当不错和稳定的： 和其他的一些增强算法相比，这个方法的比较明显的特征是不会过分的引入瑕疵（比如突出的斑点或者块状），但是耗时方面也还是比较可观
常见图像分割算法之一 分水岭分割 图像分水岭分割是基于图像形态学的语义分割算法，常见的算法实现主要基于标记的分水岭分割方法，图示如下： ?...算法就是要找到分水岭线，对图像完成分水岭分割，这个在生物与医学图像处理中特别有用。...主要原因是常见的分水岭算法是基于灰度基本与距离变换结果寻找分割线，很容易导致过度分割，过度分割的合并有比较复杂，而基于标记(marker)的分水岭分割算法就比较稳定，一般情况下不会产生过度分割问题。...所以OpenCV中也完成了基于标记(marker)的分水岭分割算法。...图像分水岭分割流程 正常对于输入图像首先需要转换为灰度图像、然后二值图像，通过距离变换生成标记，然后使用分水岭变换算法得到输出结果，可视化输出即可。
> #include using namespace cv; using namespace std; void Kmeans(Mat& img,Mat& r) { //定义图像分割颜色...epsilon - 迭代算法停止的所需精度或参数更改 criteria - 终止标准（已弃用的CvTermCriteria格式）。...labels - 输入/输出整数数组，用于存储每个样本的聚类索引。 criteria - 算法终止标准，即最大迭代次数和/或所需精度。精度被指定为criteria.epsilon。...一旦每个聚类中心在某个迭代上移动的距离小于criteria.epsilon，该算法就会停止。 termcrit - 算法终止标准，即最大迭代次数和/或所需精度。...attempts - 用于指定使用不同的初始标签执行算法的次数的标志。该算法返回产生最佳紧凑性的标签（请参见最后一个功能参数）。
在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...(0,0)坐标与原图像中对应的坐标为(0,0) （由于分母不能为0，所以我们将公式改写） 然后我们就可以确定出目标图像中(0,0)坐标的像素灰度了，就是234。...然后我们在确定目标图像中的(0,1)坐标与原图像中对应的坐标，同样套用公式： 我们发现，这里出现了小数，也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75)，显示这是错误的，如果我们不考虑亚像素情况，...那么一个像素单位就是图像中最小的单位了，那么按照最临近插值算法，我们找到距离0.75最近的最近的整数，也就是1，那么对应的原图的坐标也就是(0,1)，像素灰度为67。...代码或许有不同写法，实现方式就一种 该算法是对函数 sin x / x 的一种近似，也就是说 原图像对目标图像的影响 等于 目标点对应于原图像点周围 x距离的点，按照 sin x / x 比例
有没有想过让机器帮你做上图这类的图形推理题？ 再看看海报设计的作品： 通过类比，再设计一张类似的： 如果机器可以学习其中的类比关系，那可以无限地设计类似的海报。 这里的核心都是“类比”的思维。...本论文研究的图像类比就是把原始图像映射到目标图像的过程，如下图： 从左到右依次为A、B、C、D图 这是一个四元组（4-tuple） A : B :: C : D, 表示 A类比于B，正如C类比于D的关系...C : D A和B的关系，C和D的关系，都是什么？ --都是拉弓射箭动作的起始关系。 3 A : B :: C : ? 如果把A和B的关系，应用于C，D的图像将是什么样的？...--把A和B的关系，类比至C和D，生成D图。 第1、2个问题，属于分类问题。第3个，是类比的问题。 该论文解决的就是第3个问题。...三 拓展应用 1 图形的颜色、旋转、缩放、位置 学习下图里图形元素的变换关系： 应用到新的图形里，生成新的一张图片： 2 雪碧图 也是本论文重点举的一个例子。
=dark] img{ filter: invert(0.85) hue-rotate(180deg); } 这里用到了 CSS 中的 filter 属性，也就是 滤镜。...而在 CSS 中，我们无需借助任何软件也可以实现很多种滤镜效果，例如模糊效果、透明效果、色彩反差调整、色彩反相等等。另外，通过 CSS 中的滤镜还能对网页中的元素或者视频进行处理。...CSS 中实现滤镜效果需要通过 filter 属性并配合一些函数来实现： invert(%)：反转图像，默认值为 0%，表示原始图像；100% 则表示完全反转，不允许使用负值 hue-rotate(deg...)：给图像应用色相旋转，该值用来定义色环的度数，默认值为 0deg，代表原始图像，最大值为 360deg brightness(%)：调整图像的亮度，默认值为 100％，代表原始图像；0％ 表示没有亮度...，图像将完全变黑；当值超过 100％ 时图像将变得更亮 contrast(%)：调整图像的对比度，默认值为 100％，代表原始图像；0％ 将使图像完全变黑；当值超过 100％ 时图像将获得更高的对比度
这对于处理那些大型文档或者复杂的扫描文档来说特别有帮助。图像拼接算法在文档管理系统中的性能分析如下：时间复杂度：图像拼接算法的时间复杂度通常与图像的大小和数量成正比。...拼接较小数量的图像可能具有合理的时间复杂度，但拼接大量大尺寸图像可能会导致显著的性能下降。精度与准确性：图像拼接算法的精度和准确性在合并过程中起着关键作用。...准确地对齐和拼接图像，确保无明显的拼接接缝，是文档管理系统中关键的性能指标。内存消耗：图像拼接算法通常需要处理大量的图像数据。因此，算法对内存的消耗是需要考虑的重要因素。...较大的图像和多图像拼接可能需要大量的内存资源。稳定性：图像拼接算法的稳定性指算法在不同情况下是否能够提供一致的结果。稳定性对于文档管理系统中处理多个文档和图像片段的可靠性非常重要。...在实际应用中，可以根据具体需求选择适合的图像拼接算法，并结合优化策略来提高系统性能。
最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...按照这个思路，如果用户提供了用于消除与纹理对应的频率的滤波器，则该过程的一个大概算法流程如下所示： int IM_TextureRemoval(unsigned char *Src, unsigned...我们看上面的FFT频谱图，这种显示基本上都是对直接进行FFT变换后的浮点数据进行对数变换后，在线性映射到0到255范围内的，有进行了log操作，数据压缩了很多，导致频谱图的对比度不是很强，也不利于我们分隔出那些亮点...第五步的中值，或者可以用其他模糊来代替，也是有点必要的，对于有些图像，经过前面的处理后，有些核心的线（垂直或者水平方向）也被标记为黑色的了，正在处理完成的图像中会带来原本没有的新条纹。 ?
图形图像算法中必须要了解的设计模式(1) 随着信息的多元化，信息的概念不仅仅指的是文字，它还包含图片、声音、视频等其它丰富的信息。...作为一个图像算法的研究者，写出一手高级算法当然是令人兴奋的一件事！但你是否有时会有这种感觉： 写的算法很难通用于所有的数据类型！每来一个新类型的数据，又得改一下算法，或新加一个方法来支持这种类型。...在图像处理中，图像的灰度化、梯度化（锐化）、边缘化、二值化都是图像处理的基本算法，在进行真正的核心算法之前，经常需要进行这些预处理。...如我曾经在开发的一个用于医疗影像领域的细胞检测和识别项目时，就用到这样的一些处理过程： 将图像规格化(将所有图片缩放到 800*600) 平滑去噪处理 图像的灰度化 图像的梯度化 图像的二值化 真正的识别处理...这些预处理算法的顺序不同，将对结果产生很大的影响。 下面我们将以图像的边缘提取算法为例演示整个处理过程，为简单起见，假设有两个预处理过程(灰度化、梯度化)和一个核心算法(二值化边缘提取)。
前面我们已经写了《图形图像算法中必须要了解的设计模式(1)》和《图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)》，今天将完结这一系列的最后一篇文章《图形图像算法中必须要了解的设计模式(3)——模板方法模式》。...定义一个操作中的算法的框(骨)架，而将算法中用到的某些具体的步骤放到子类中去实现，使得子类可以在不改变算法结构的情况下重新定义该算法的某些特定步骤。这个定义算法骨架的方法就叫模板方法。...因为只要是在使用面向对象的语言进行开发，你就有意无意之中已经在使用它了，举一个例子。 在图形图像的处理中，对图像像素进行微分求导，进行图像的锐化处理，是一个非常基础而又重要的算法。...在对图像的一阶微分求导算法中，有两个非常重要的算法：水平微分算子和垂直微分算子。另一个非常著名的算法Sobel微分算子，也是基于这两个算法来实现的。...自己实现这个算法 虽然像OpenCv等这些成熟的图形图像算法库都提供了这一基础的算法，但作为一个图形图像算法的研究者，你有没有想过自己去实现一下这个简单的算法！我是有的，你呢？
图形图像算法中必须要了解的设计模式(2) AI越来越火热，人工智能已然成风！而人工智能最重要是各种算法，因此机器学习越来越受到追捧，算法越来越被重视。...作为一个算法的研究者，写出一手高级算法当然是令人兴奋的一件事！但你是否有时会有这种感觉： 写的算法很难通用于所有的数据类型！每来一个新类型的数据，又得改一下算法，或新加一个方法来支持这种类型。...有时候多个算法需要灵活组合，甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果；每一种组合都要为其构建一个新算法，即累又麻烦。...算法越来越多，自建的算法库也越来越庞大而难于管理； 这个时候，让你的算法具有更好通用性、拓展性就显得极为重要！因此，你必须要掌握几个重要的设计模式来解决这些问题。...策略模式是对算法、规则的一种封装。它具有以下的优点： 算法（规则）可自由地切换。 避免使用多重条件判断。 方便拓展和增加新的算法（规则）。
http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52498440 分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近...分水岭算法常用的操作步骤：彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。...下面的gif图很好的演示了分水岭算法的效果： 在真实图像中，由于噪声点或者其它干扰因素的存在，使用分水岭算法常常存在过度分割的现象，这是因为很多很小的局部极值点的存在，比如下面的图像，这样的分割效果是毫无用处的...为了解决过度分割的问题，可以使用基于标记(mark)图像的分水岭算法，就是通过先验知识，来指导分水岭算法，以便获得更好的图像分段效果。...下面的gif图很好的演示了基于mark的分水岭算法过程： 上面的过度分段图像，我们通过指定mark区域，可以得到很好的分段效果： Opencv 中 watershed函数原型：
上期我们一起学习了OpenCV中最重要的数据类型数组Mat类， 机器视觉算法(第9期)----OpenCV中最最最重要的类型 从今天我们仍将以OpenCV为工具，来介绍图像处理中常用到的算子都有哪些？...实现对原图像像素值的缩放和平移。...double cv::determinant( cv::InputArray mat ); 20. cv::divide() 将src1或scale中的元素除以src2中相应的元素，然后将结果放在...，下一期，我们将一起学习下图像处理中常用的绘图和注释。...---- 智能算法，与您携手，沉淀自己，引领AI！
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。...下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。图像识别算法在电脑屏幕监控软件中具有以下优势：实时监测：图像识别算法能够实时监测电脑屏幕上的内容，无需用户手动干预。...相对于人工监控，它不会因为疲劳、分心或主观判断而导致错误。适用性广泛：图像识别算法可以应用于各种不同的场景和用途，包括网络安全监控、员工生产力监测、儿童上网监管等。...图像识别算法在电脑屏幕监控软件中的实用性如下：网络安全：通过图像识别算法，监控软件可以实时监测用户屏幕上的活动，及时发现和阻止恶意软件、网络攻击或其他安全威胁。...自动化任务：在一些应用场景中，图像识别算法可以代替人工来执行一些重复性、繁琐或耗时的任务，提高效率和节省成本。
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