基于边缘的分割算法的代码
时间: 2023-09-11 19:04:28 浏览: 34
以下是基于边缘的分割算法的 Python 代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用 Canny 边缘检测算法检测边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 对边缘进行膨胀操作,增加连通性
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilated = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=3)
# 使用轮廓检测算法得到边缘的闭合区域
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 在原始图像上绘制闭合区域
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 保存输出图像
cv2.imwrite('output.jpg', img)
```
这段代码首先读取输入图像,然后将其转换为灰度图像并使用 Canny 边缘检测算法检测边缘。接着对边缘进行膨胀操作,增加连通性,然后使用轮廓检测算法得到边缘的闭合区域。最后,在原始图像上绘制闭合区域并保存输出图像。
相关问题
matlab基于边缘的分割算法代码
基于边缘的图像分割算法有很多,下面给出一个基于Canny算子的matlab代码示例:
```matlab
% 读取图像并转为灰度图
img = imread('image.jpg');
gray = rgb2gray(img);
% 使用Canny算子进行边缘检测
edges = edge(gray, 'canny');
% 对边缘进行形态学操作,去除小的边缘和孤立的像素点
se = strel('disk', 5);
edges_dilated = imdilate(edges, se);
edges_filled = imfill(edges_dilated, 'holes');
edges_cleaned = imerode(edges_filled, se);
% 将边缘作为掩膜对原图进行分割
segmented = img;
segmented(repmat(~edges_cleaned, [1 1 3])) = 0;
% 显示分割结果
figure;imshow(segmented);
```
上述代码中,首先读取图像并将其转为灰度图,然后使用Canny算子进行边缘检测。接着对边缘进行形态学操作,去除小的边缘和孤立的像素点,得到处理后的边缘。最后将边缘作为掩膜对原图进行分割,并显示分割结果。
基于边缘的分割算法opencv代码
下面是基于边缘的分割算法的OpenCV代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 边缘连接
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制边界
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这里使用了Canny边缘检测算法和findContours边缘连接算法来进行图像分割。