img #2

New Issue

wxchen · 2023-12-07T23:49:13+08:00

wxchen commented

2023-12-07 23:49:13 +08:00

import cv2

def main():
# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 设置鼠标回调函数
def on_mouse(event, x, y, flags, param):
    global roi
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        roi = (x, y)
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        cv2.destroyWindow("ROI")
        roi = (x, y) - roi

# 显示图像
cv2.namedWindow("Image")
cv2.setMouseCallback("Image", on_mouse)
cv2.imshow("Image", image)

# 等待用户选择ROI
while True:
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:
        break

# 处理ROI内的图像
roi_image = image[roi[1]:roi[1] + roi[3], roi[0]:roi[0] + roi[2]]
mask = process_roi_image(roi_image)

# 显示mask
cv2.namedWindow("Mask")
cv2.imshow("Mask", mask)
cv2.waitKey(0)

def process_roi_image(roi_image):
# 在这里实现图像处理函数
...

if name == "main":
main()

阈值分割是图像分割中一种常用的算法，它通过设定一个阈值来将图像分割为前景和背景。然而，阈值分割的效果会受到场景光照变化的影响。当场景光照变化时，阈值分割可能会导致前景和背景的灰度分布发生变化，从而影响分割效果。

为了解决阈值分割对场景光照变化的敏感性，可以使用动态阈值分割。动态阈值分割通过分析图像的像素值分布来确定阈值，从而可以更好地适应场景光照变化。

以下是将阈值分割改为动态阈值分割的步骤：

计算图像的灰度直方图。
选择合适的动态阈值分割算法。
使用动态阈值分割算法计算阈值。
使用阈值分割图像。
动态阈值分割算法有很多种，常用的有以下几种：

大津法：大津法是基于最大类间差异的动态阈值分割算法。它首先计算图像的灰度直方图，然后找到两类像素的灰度值差异最大时对应的阈值。
中值法：中值法是基于图像中值的动态阈值分割算法。它首先计算图像的灰度直方图，然后找到灰度值的中值作为阈值。
自适应阈值法：自适应阈值法是根据图像的局部信息来计算阈值的动态阈值分割算法。它通常使用滑动窗口来计算局部阈值。

import cv2

def main():
# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 计算图像的灰度直方图
gray_hist = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 255])

# 使用大津法计算阈值
threshold = cv2.threshold(gray_hist, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 使用阈值分割图像
mask = cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 显示mask
cv2.imshow("Mask", mask)
cv2.waitKey(0)

if name == "main":
main()

import cv2 def main(): # 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 设置鼠标回调函数 def on_mouse(event, x, y, flags, param): global roi if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: roi = (x, y) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: cv2.destroyWindow("ROI") roi = (x, y) - roi # 显示图像 cv2.namedWindow("Image") cv2.setMouseCallback("Image", on_mouse) cv2.imshow("Image", image) # 等待用户选择ROI while True: k = cv2.waitKey(1) if k == 27: break # 处理ROI内的图像 roi_image = image[roi[1]:roi[1] + roi[3], roi[0]:roi[0] + roi[2]] mask = process_roi_image(roi_image) # 显示mask cv2.namedWindow("Mask") cv2.imshow("Mask", mask) cv2.waitKey(0) def process_roi_image(roi_image): # 在这里实现图像处理函数 ... if __name__ == "__main__": main() 阈值分割是图像分割中一种常用的算法，它通过设定一个阈值来将图像分割为前景和背景。然而，阈值分割的效果会受到场景光照变化的影响。当场景光照变化时，阈值分割可能会导致前景和背景的灰度分布发生变化，从而影响分割效果。为了解决阈值分割对场景光照变化的敏感性，可以使用动态阈值分割。动态阈值分割通过分析图像的像素值分布来确定阈值，从而可以更好地适应场景光照变化。以下是将阈值分割改为动态阈值分割的步骤：计算图像的灰度直方图。选择合适的动态阈值分割算法。使用动态阈值分割算法计算阈值。使用阈值分割图像。动态阈值分割算法有很多种，常用的有以下几种：大津法：大津法是基于最大类间差异的动态阈值分割算法。它首先计算图像的灰度直方图，然后找到两类像素的灰度值差异最大时对应的阈值。中值法：中值法是基于图像中值的动态阈值分割算法。它首先计算图像的灰度直方图，然后找到灰度值的中值作为阈值。自适应阈值法：自适应阈值法是根据图像的局部信息来计算阈值的动态阈值分割算法。它通常使用滑动窗口来计算局部阈值。 import cv2 def main(): # 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 计算图像的灰度直方图 gray_hist = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 255]) # 使用大津法计算阈值 threshold = cv2.threshold(gray_hist, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1] # 使用阈值分割图像 mask = cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 显示mask cv2.imshow("Mask", mask) cv2.waitKey(0) if __name__ == "__main__": main()

Sign in to join this conversation.

1 Participants

Notifications

Due Date

No due date set.

Dependencies

No dependencies set.

Reference: wxchen/temp#2