opencv图像分割（opencv图像分割算法）

by intanet.cn ca 人工智能 on 2024-03-19

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opencv图像区域分割

先做二茄握值化处理，然后有数字的地方，竖方向颤薯庆上是有点的，没点的地方就是间隔区域，组内间隔宽度是远远小于组间间隔的，以此为判断依据，区分3组数据

这和我当初做的车牌识别一个道理，不过简单多了手嫌哈

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新建一副与原图同样大小的图，然后根据坐标，把原图的像素值赋给新建的图

上一迹毕期提到的图像阈值处理，不仅可以实现获取你想要的目标区域(作为mask使用)，还可以州唯帮你获取图像的边缘信息，那关于图像边缘，本期将从另外的角度来处理。

对边缘信息与背景差异较大的场景，你也可以使用threshold分割，不过若阈值不好选取，Laplacian梯度算子就不失为一直尝试方案，而且上网看看，关于Laplacian算子还可以用来判断图像的模糊程度，这个在相机的自动对焦当中，是否可以尝试判断下？

不过处理的效果并不理想，图像低灰阶部分边缘信息丢失严重。

对于sobel，laplacian算子我们可以使用cv2.filter2D()来实现，配置相应的核姿迹芹模板即可，如实现提取水平方向边缘信息：

你可以依据实际的应用需求来配置提取边缘的角度信息，这里以45度角(垂直向下逆时针旋转45度)为例：

对此，你可以采用下面的方式来解决：

分割握磨是数字图像处理上的一个难点和重点，不可能有一个通用的做法。经常使用的一些基悄颂本的操作可以是求边缘，求轮廓，直线检测，然后检测外接矩阵等做法，以上提到的算法opencv都有现启皮郑成的函数可以使用，不用自己编写

boundingrect这个不是很明白不过配斗可以分出来之后建一张和原灰度图一样大的莫版图，把二值存在上面，在和原灰培搜磨度图相乘，漏轿应该就可以了。

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