OpenCV快速入门：图像分析 |
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OpenCV快速入门：图像分析
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文章目录
前言一、图像分割1.1 漫水填充法1.1.1 漫水填充法原理1.1.2 漫水填充法实现步骤1.1.3 代码实现
1.2 分水岭法1.2.1 分水岭法原理1.2.2 分水岭法实现步骤1.2.3 代码实现
1.3 GrabCut法1.3.1 GrabCut法原理1.3.2 GrabCut法实现步骤1.3.3 代码实现
1.4 Mean-Shift法1.4.1 Mean-Shift法原理1.4.2 Mean-Shift法实现步骤1.4.3 代码实现
二、图像修复2.1 图像修复原理2.1.1 Telea方法2.1.2 Navier-Stokes方法2.1.3 代码实现
2.2 修补算法2.2.1 修补算法原理2.2.2 修补算法实现步骤2.2.3 OpenCV代码实现2.2.3.1 方形补丁修补2.2.3.2 圆形补丁修补
总结
前言
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的图像处理功能，使得图像分析变得更加高效和易于实现。本篇博客旨在提供一个关于OpenCV中图像分割和图像修复技术的入门指南，从基本原理到代码实现，简要覆盖这些技术的关键方面。 图像分割是图像处理中的一项重要技术，它涉及将图像划分为多个部分或区域，以便更容易地分析和处理。 1.1 漫水填充法 1.1.1 漫水填充法原理漫水填充 (Flood Fill)算法基于区域生长的概念。它从图像中的一个点（种子点）开始，然后向所有与该点相连的、颜色/强度相似的区域扩展。 1.1.2 漫水填充法实现步骤 选择一个种子点。检查相邻像素是否属于同一区域（基于颜色/强度相似度）。如果相邻像素符合条件，则包括它，并继续向外扩展。重复此过程直到无法扩展。 1.1.3 代码实现 import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('tulips.jpg') # 创建一个与图像大小相同的掩码（mask），并初始化为全0 mask = np.zeros((image.shape[0] + 2, image.shape[1] + 2), dtype=np.uint8) # 定义填充的起始点 start_point1 = (100, 100) # 开始填充的坐标 start_point2 = (420, 200) # 开始填充的坐标 # 定义填充颜色 fill_color = (0, 0, 0) # 黑色 # 定义颜色容差范围 tolerance = (160, 160, 160, 160) # 上下左右的容差 # floodFill函数的参数 flood_fill_flags = 4 flood_fill_flags |= 255 |
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