图像分割python opencv

图像分割是指将图像划分为多个具有独立语义的区域的过程，其中每个区域表示图像中的一个对象或物体。图像分割在计算机视觉、图像处理和机器学习等领域具有广泛的应用，例如目标检测、图像识别、医学图像分析等。

在图像分割领域，Python语言搭配OpenCV库常常被使用。Python是一种易于学习和使用的高级编程语言，而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉和图像处理库。

使用Python和OpenCV进行图像分割可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

读取图像：

image = cv2.imread('image.jpg')

预处理图像：

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行平滑处理
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

进行图像分割：

# 应用边缘检测算法，如Canny算法
edges = cv2.Canny(blurred, threshold1, threshold2)
# 进行轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 根据轮廓绘制分割线或区域
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), thickness)

显示结果：

cv2.imshow("Segmented Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在腾讯云产品中，推荐使用的与图像分割相关的产品是腾讯云人工智能图像分析（Image Analysis）服务。该服务提供了图像分析的能力，包括图像内容识别、人脸识别、人脸融合等功能。详情请参考腾讯云人工智能图像分析产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/ia。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于OpenCV的图像分割

输入图像 const int N = 3; //聚类个数 // const int N1 = (int)sqrt((double)N); //每一类用一种颜色 // const...COUNT+TermCriteria::EPS, 300, 0.1)); em_model->trainEM( sample, noArray(), labels, noArray() ); 输出图像

5182 0

基于 OpenCV 的图像分割

本期我们将一起来实现一个有趣的问题 -图像分割的算法。...在整个处理过程中，我们将使用 Python 包，以及OpenCV、scikit 图像等几种工具。除此之外，我们还将使用 numpy ，以确保内存中的值一致存储。...在生物医学图像分割中常用的Unet等深度学习算法 4. 在语义上对图像进行分段的深度学习方法验证我们从已手动分割的基础数据集开始。...前处理在分割数据之前，我们应该检查一下数据集，以确定是否存在由于成像系统而造成了伪影。在此示例中，我们仅讨论一个图像。通过查看图像，我们可以看到没有任何明显的伪影会干扰分割。...如果上述简单技术不能用于图像的二进制分割，则可以使用UNet，带有FCN的ResNet或其他各种受监督的深度学习技术来分割图像。

1.3K1 2

使用 OpenCV 进行图像分割

代码实现导入库加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理执行分段的步骤：将图像转换为RGB格式将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS 只是指示 OpenCV 最初随机分配集群的值。...Python 库像scikit-image、OpenCV、Mahotas、Pillow、matplotlib、SimplelTK 等，被广泛用于实现图像处理，尤其是图像分割。...使用 Python 实现图像分割是广受欢迎的技能，并且有很多相关的培训可供使用。...使用 python 库是一种更简单的实现方式，它在使用之前不需要任何复杂的要求——当然除了 Python 编程和 Pandas 的基本知识。

2.1K2 1

【从零学习OpenCV 4】分割图像——Grabcut图像分割

Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。...OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。..., int iterCount, int mode = GC_EVAL ) img：输入的待分割图像...mask：用于输入、输出的CV_8U单通道掩码图像，图像中像素值的取值范围以及含义在表8-4给出。...mode：分割模式标志，该参数值可选择范围以及含义在表8-5给出。

1K4 0

OpenCV 图像分析之 —— 分割

图像处理中，“分割” 是重要的任务之一，本文记录 OpenCV 关于分割相关的功能。...概述图像分割是个很大的话题，这里，我们重点研究 OpenCV 中的几种专门实现分割方法的技术实现或者后面要用到的形态学策略。...---- 漫水填充相比你可能已经接触过的经典计算机绘图程序，OpenCV 中的漫水填充是一种更一般的填充方法。...当图像被“填满”时，所有有标记的区域就被分割开了。这样一来，连通到标记点的盆地就属于这个标记点了，然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。...分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。

2.5K1 0

C++ OpenCV图像分割之GrabCut分割

前言在OpenCV中的图像分割中GrabCut分割算法，该算法可以方便的分割出前景图像，操作简单，而且分割的效果很好。...在前我们刚用学了OpenCV中的鼠标回调函数，也是为了这章用GrabCut做基础。...GC_EVAL //执行分割 ---- 代码演示我们用的是上节课的鼠标回调事件的项目opencv--Grabcut ?...然后设置接N键来进行GrabCut的图像分割 ? 鼠标按下事件里加入两个参数的初始化 ? 鼠标松开事件里对Mask进行重新定义 ? 初始化Mask的方法setROIMask ?...显示图像方法修改 ? ---- 接下来我们看一下运行效果 ? 源图 ? 鼠标选中后的区域 ? 通过GrabCut方法分割后的效果 ---- -END-

2.1K4 0

基于OpenCV的简易图像分割

读取图像 CommandLineParser parser(argc, argv, keys); help(); if (parser.has("help")) return...("Distance Map", dist8u ); } （1）二值化（2）调用 distanceTransform函数（3）根据distanceTransform函数计算结果，绘制距离变换图像...（图像的值表示距离) 三.键盘控制 for(;;) { // Call to update the view onTrackbar(0, 0);...分割效果 ----

4071 0

基于OpenCV的图像分割处理！

作者：姚童，Datawhale优秀学习者，华北电力大学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、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。...学习目标了解阈值分割基本概念理解最大类间方差法（大津法）、自适应阈值分割的原理掌握OpenCV框架下上述阈值分割算法API的使用算法理论介绍阈值处理 threshold函数 OpenCV使用threshold...所以对于某些光照不均的图像，这种方法无法得到清晰有效的阈值分割结果图像，如下图： ? 显然，这样的阈值处理结果不是我们想要的，所以需要使用变化的阈值对图像进行分割，这种技术称为自适应阈值处理方式。...OTSU处理在OpenCV中，设定参数type为“THRESH_OTSU”即可实现OTSU方式的阈值分割。且设定阈值thresh为0。...OTSU处理在OpenCV中，给参数type多传递一个参数“THRESH_OTSU”即可实现OTSU方式的阈值分割。且设定阈值thresh为0。

3.5K1 1

OpenCV 图像分割之grabCut算法

图像中的每一个像素都被看做通过虚拟边与周围像素相连接，而每条边都有一个属于前景或者背景的概率，这是基于它与周边像素颜色上的相似性。每一个像素(即算法中的节点)会与一个前景或背景节点连接。...在节点完成连接后(可能与背景或前景连接)，若节点之间的边属于不同终端(即一个节点属于前景，另一个节点属于背景)，则会切断他们之间的边，这就能将图像各部分分割出来。下图能很好的说明该算法： ?...前景） mask2 = np.where((mask==2)|(mask ==0), 0, 1).astype(np.uint8) img1 = img*mask2[:,:, np.newaxis]#分割后的前景...cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("original") plt.xticks([]); plt.yticks([])#不显示坐标轴刻度 plt.show() 分割效果见下图

3.4K3 0

C++ OpenCV图像分割之分水岭分割

前言前面我们说了两种分割方法，这一章我们说图像的分水岭分割。...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的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征...-形态学操作---查找轮廓等代码演示我们再新建一个项目名为opencv--Matting，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法. ?...上面就是我们的源图，然后我们开始进行图像分割 1.均值漂移算法 ? 我们看一下结果,右图上变化不大,就是相当于做了一个简单的模糊 ? 2.把图像转为灰度图并进行二值化操作 ?...8.生成随机颜色，并填充颜色，在新的图像中画出来后看一下分割的效果 ? ? 9.显示最后填充的图片并打印出一共多少个 ? ---- 我们来看一下运行效果 ?

2.4K1 0

opencv 特征值_直方图阈值图像分割

OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。...THRESH_BINARY_INV • cv2.THRESH_TRUNC • cv2.THRESH_TOZERO • cv2.THRESH_TOZERO_INV 上图摘选自《学习 OpenCV...如果是一幅双峰图像（双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。简单来说就是对一幅双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。...(titles[i*3+2]),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() 结果图： 4 、Otsu’s 二值化是如何工作的在这一部分演示怎样使用 Python...实现这个算法的 Python 代码如下： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image/lufei.jpeg',0) blur = cv2.

6202 0

python用opencv完成图像分割并进行目标物的提取

运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示： ?...= cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 边界提取采用cv2.findContours，在进行边缘提取的时候要把图像处理为二值图像...，这里要说明一下，不同版本的opencv，cv2.findContours输出的值不同，有两个有三个，我们这个opencv版本输出为两个。...我们先读取一个黑色底版图片，里面所有的值为0，通过cv2.pointPolygonTest函数来分析像素点的位置是否在边界区域内，是返回1，不是返回-1，是的点我们赋值为100，并保存，最后得到我们想要的图片啦到此这篇关于python...用opencv完成图像分割并进行目标物的提取的文章就介绍到这了,更多相关python opencv图像分割并提取内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

1.7K1 0

Android OpenCV（四十三）：图像分割（Grabcut）

图像分割图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。...现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。 Grabcut GraphCut需要用户提供精确的前景背景的种子，而且当提供的种子无法覆盖所有分布时，必然会影响分割的准确度。...通过最优化能量函数得到图像的一个分割； 4. 用步骤3的分割结果中的前景像素和背景像素去训练前景GMM和背景GMM； 5. 重复2，3，4，直到分割结果收敛(不再有大的变化)。...grabCut(Mat img, Mat mask, Rect rect, Mat bgdModel, Mat fgdModel, int iterCount, int mode) 参数一：img，输入的待分割图像

1.2K4 0

Opencv 图像超像素分割（SLIC、SEEDS、LSC）

本文记录Opencv 实现方法。简介超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类，形成一个更具有代表性的大“像素”。...这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位，可以减低图像的维度和异常像素点。目前常用的超像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。下面来说说这些算法基于Opencv的Python实现。...测试图像： SLIC 算法具体原理可参考博客：SuperPixel 超像素分割 SLIC 算法利用opencv中ximgproc类下的子类SuperpixelSLIC实现。...python调用方法： retval = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(image[, algorithm[, region_size[, ruler]]] )...ximgproc.createSuperpixelSEEDS(img.shape[1],img.shape[0],img.shape[2],2000,15,3,5,True) seeds.iterate(img,10) #输入图像大小必须与初始化形状相同

4.9K2 0

OpenCV 图像分割之分水岭算法

任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度表示山峰和丘陵，而低强度表示山谷。用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部极小值)。...最后，创建的屏障会给出分割结果。这就是分水岭算法的通俗原理。...但是这种方法会由于图像中的噪声或其他不规则性因素而导致过度分割的结果。OpenCV实现了一种基于标记的分水岭算法，你可以指定哪些是要合并的谷点，哪些不是。...下面是示例代码，用于对金鱼图片进行分割： ?...as plt img = cv2.imread("2.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Otsu的二值化方法把图片变成二值图像

1.3K3 1

Python opencv图像处理基础总结(七) 基于分水岭算法的图像分割

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....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。...3. opencv有关函数的用法 cv2.distanceTransform(src, distanceType, maskSize, dst=None, dstType=None) src：输入二值图像...cv2.watershed(image, markers) image：输入图像 markers：标记二、基于距离的分水岭分割流程输入图像，有噪声的话，先进行去噪。...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

2.7K2 0

基于OpenCV实战的图像处理：色度分割

通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象，但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割？可以获得RGB / HSV通道之间的比率。...我们将色度分割定义为利用RG通道的色度空间从图像中提取目标的过程。后者构成了一个二维颜色表示，它忽略了与强度值相关的图像信息。...因此，为了计算图像的RG色度，我们使用以下方程式： ? 我们主要只看r和g方程，因为从那里我们可以直观地计算b通道,让我们使用我们的老朋友Python将色度分割付诸实践。...综上所述，类似于彩色图像分割方法，存在一个任意确定的阈值。尝试并尝试使用这些值，然后选择将返回最理想输出的值。同样，在最终图中，尽管草莓被清楚地分割了，但仍然捕获了无关的信息。...这是进行形态学操作以方便进一步清洁图像的地方，因此分割与以往一样准确。 — — 完 — —

1.3K1 0

C++ OpenCV图像分割之KMeans方法

在opencv3.0中提供了这样一个函数，直接调用就能实现自动聚类，非常方便。...---- 代码演示我们再新建一个项目名为opencv--kmeans，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法. ?...首先定义一个颜色数组用于后面分割图像用 ? 获取源图像的宽度，高度以及颜色的通道数 ? 定义KMeans方法用到的初始值 ? 将源图上的RGB数据转换为样本数据 ? 运行KMeans进行图像分割 ?...将分割结果重新绘制到新的Mat里 ? 显示结果 ? ---- 接下来我们看一下运行的效果 ? 上面可以看到我们完美的把背景和我们的人物分割开了。 ---- -END-

3.9K2 0

Python图像处理OpenCV

图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。...在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。1....Python Imaging Library（PIL）Python Imaging Library（PIL）是一个功能丰富且易于使用的图像处理库。...性能开销：由于是用C++编写的，OpenCV在Python中的性能可能不如PIL那样高效。3. 对比分析 a. 图像读取与显示PIL和OpenCV在读取和显示图像方面有着不同的方法。...总结在本文中，我们深入比较了Python图像处理库PIL（Python Imaging Library）和OpenCV，从功能、用法、性能和社区支持等方面进行了全面的分析。

1662 0

【从零学习OpenCV 4】分割图像——Mean-Shift分割算法

这样通过不断地移动滑动窗口，实现基于像素点颜色的图像分割。由于分割后同一类像素点具有相同像素值，因此Mean-Shift算法的输出结果是一个颜色渐变、纹理平缓的图像。...OpenCV 4中提供了实现Mean-Shift算法分割图像的pyrMeanShiftFiltering()函数，该函数的函数原型在代码清单8-23中给出。...该函数基于彩色图像的像素值实现对图像的分割，函数的输出结果是经过颜色分布平滑的图像。...函数前两个参数是待分割的输入图像和分割后的输出图像，两个图像具有相同的尺寸并且必须是CV_8U的三通道彩色图像。第三个参数为滑动窗口的半径，第四个参数为滑动窗口的颜色幅度。...当分割金字塔缩放层数为0时表示直接在整个原始图像时进行均值平移分割。

1.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云