opencv watershed 예제

유역 알고리즘을 활용할 때는 사용자 정의 마커로 시작해야 합니다. 이러한 마커는 포인트 앤 클릭을 통해 수동으로 정의할 수 있거나 임계값 및/또는 형태학적 작업과 같은 방법을 사용하여 자동으로 또는 추론적으로 정의할 수 있습니다. 그림 7: 유역 알고리즘의 최종 출력 – 가장자리가 닿아도 이미지에서 각 동전의 경계를 깔끔하게 감지하고 그릴 수 있었습니다. 나는 유역을 사용하고 싶습니다,하지만 (심지어 최고의 확산 조명에서) 거의 흰색에서 매우 어두운가는 다소 고르지 않은 반사 배경 (투명 플라스틱)을 가지고있다. https://docs.opencv.org/3.0-rc1/d7 /d1b/group__imgproc_misc.html#ga3267243e4d3f95165d5a618c65ac6e1 우선, 유역이 원하는 것인지 확인하고 그 사용을 이해하십시오. 나는 이것과 같이 스테인드 된 세포 판을 사용하고 있습니다 : 유역 알고리즘을 사용하여 함께 걷는 사람들의 그룹을 분할 할 수 있습니까? 이미지는 천장에 설치된 비디오 카메라로 캡처해야 합니다. GMM과 KNN에서 테스트를 수행했지만 성공하지 못했습니다. 이미지에 있는 경우 드레스, 신발 등과 같은 특정 개체를 자동으로 분할하려고 합니다. 이 알고리즘은 이러한 사용 사례에 대해 작동합니까? fcn 이미지 세분화를 사용하여 딥 러닝에서 파이프라인을 구현했습니다.

그것은 잘 작동합니다. 유역 알고리즘이 이러한 사용 사례에서도 사용될 수 있는지 확인하고 싶었습니까? 여기에 이미지는 알 수 없습니다. 유역 알고리즘은 세분화에 사용되는 고전적인 알고리즘이며 위의 그림의 동전과 같은 이미지에서 물체를 만지거나 겹치는 것을 추출할 때 특히 유용합니다. 3 – 마지막으로 우리는 유역을 적용하고 uint8 이미지로 다시 변환 : 그래서, 0은 배경, 1은 문자 “H”이고, 2는 문자 “I”입니다. (이 시점에 도달하여 행렬을 시각화하려면 이 유익한 답변을 확인하는 것이 좋습니다.) 지금, 우리가 유역에 대한 마커 (또는 레이블)를 만들기 위해 연결 구성 요소를 활용하는 방법 : 안녕하세요 애드리안, 안녕 파이썬opencv의 초보자해요, 난 당신이 게시 한 코드를 사용하려고하지만 난이 오류를 얻을 : 인수 -i / – 이미지가 필요합니다, 당신은 할 수 있습니다 코드에서 무엇을 할 수 있는지 말해, 당신은 “레이블 = 유역 (-D, 마커, 마스크 = thresh)”를 사용하여 볼 수 있듯이, 우리는 성공적으로 이미지의 모든 아홉 동전을 감지했습니다.

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