OpenCV 金字塔图像分割
PyrSegmentation
用金字塔实现图像分割
void cvPyrSegmentation( IplImage* src, IplImage* dst,
CvMemStorage* storage, CvSeq** comp,
int level, double threshold1, double threshold2 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
storage
Storage: 存储连通部件的序列结果
comp
分割部件的输出序列指针 components.
level
建立金字塔的最大层数
threshold1
建立连接的错误阈值
threshold2
分割簇的错误阈值
函数 cvPyrSegmentation 实现了金字塔方法的图像分割。金字塔建立到 level 指定的最大层数。如果 p(c(a),c(b))
p(c1,c2)=0,3·(c1r-c2r)+0,59·(c1g-c2g)+0,11·(c1b-c2b) .
每一个簇可以有多个连接部件。图像 src 和 dst 应该是 8-比特、单通道 或 3-通道图像,且大小一样
Threshold1,Threshold2的解读:
看到别人博客里有人在问这两个参数的区别,其实就如上面黄色底纹文字所说,
金字塔分割先通过p(c(a),c(b))
cvPyrSegmentation(images0, images1, storage, &comp,
level, threshold1+1, threshold2+1);
cvShowImage(“Segmentation”, images1);
}
void CCVMFCView::OnPyrSegmentation()
{
images[0] = cvCloneImage(workImg);
cvFlip(images[0]);
cvNamedWindow(“Segmentation”, 1);
storage = cvCreateMemStorage ( block_size );
images[0]->width &= -(1<
// 对彩色图像进行分割
l = 1;
threshold1 =255;
threshold2 =30;
sthreshold1 = cvCreateTrackbar(“Threshold1”, “Segmentation”,
&threshold1, 255, ON_SEGMENT);
sthreshold2 = cvCreateTrackbar(“Threshold2”, “Segmentation”,
&threshold2, 255,ON_SEGMENT);
ON_SEGMENT(1);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow( “Segmentation” );
cvFlip(images1);
images1->width = workImg->width;
images1->height = workImg->height;
cvReleaseMemStorage(&storage );
cvReleaseImage(&images[0]);
cvReleaseImage(&images0);
m_dibFlag=imageReplace(images1,&workImg);
m_ImageType=1;
Invalidate();
}
金字塔图像分割结果:
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Ubuntu Linux下安装OpenCV2.4.1所需包 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/68184.htm
Ubuntu 12.04 安装 OpenCV2.4.2 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-09/70158.htm
CentOS下OpenCV无法读取视频文件 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-07/39295.htm
Ubuntu 12.04下安装OpenCV 2.4.5总结 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86704.htm
Ubuntu 10.04中安装OpenCv2.1九步曲 http://www.linuxidc.com/Linux/2010-09/28678.htm
基于QT和OpenCV的人脸识别系统 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47806.htm
[翻译]Ubuntu 14.04, 13.10 下安装 OpenCV 2.4.9 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110045.htm
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