计算机视觉图像分割入门:阈值、区域生长与分水岭算法
计算机视觉图像分割入门:阈值、区域生长与分水岭算法
- 一、前言
- 二、图像分割基础概念大揭秘
- 2.1 图像分割的定义
- 2.2 图像分割的目的与作用
- 2.3 图像分割的应用领域
- 三、阈值算法:最简单的图像分割法
- 3.1 原理剖析
- 3.2 手动阈值分割及代码示例
- 3.3 自动阈值分割方法及代码
- 3.3.1 Otsu 算法
- 3.3.2 自适应阈值分割
- 3.4 阈值算法总结与应用场景
- 四、区域生长算法:从种子点生长的分割法
- 4.1 算法原理与步骤
- 4.2 代码示例与详细解释
- 4.3 区域生长算法优缺点及应用
- 五、分水岭算法:模拟地形的分割魔法
- 5.1 基于地形学的算法原理
- 5.2 算法实现步骤与代码示例
- 5.3 解决过分割问题的方法
- 5.4 分水岭算法应用领域
- 六、三大算法对比与总结
- 6.1 性能对比
- 6.2 适用场景分析
- 6.3 图像分割技术发展展望
- 七、结语:持续探索图像分割的无限可能
- 致读者一封信
计算机视觉图像分割入门:阈值、区域生长与分水岭算法
,在当今数字化的时代,计算机视觉技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能手机中的人脸识别解锁,到自动驾驶汽车的环境感知,再到医学影像分析中的疾病诊断,计算机视觉无处不在。而在这众多令人惊叹的应用背后,图像分割技术无疑是其中的关键基石之一。
一、前言
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检
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