CV水平集模型：无边缘主动轮廓的图像分割新方法

图像处理
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本文档深入探讨了CV水平集模型（Active Contours without Edges），这是由Tony F. Chan（IEEE会员）和Luminita A. Vese提出的一种先进的图像分割方法。它是在Mumford-Shah函数（用于图像分割的基础）和曲线演化技术的基础上发展而来，特别关注那些边界不依赖于梯度的对象检测。 传统的主动轮廓（snake）模型依赖于图像的边缘信息来引导形状的变化，而CV水平集模型则采用了一种更为灵活的策略。其核心思想是将图像分割问题转化为能量泛函的极小化问题，即寻找使得能量最低的曲线。这个能量函数可以看作是最小分割问题的一个特例，通过水平集（level set）的形式表达，它让主动轮廓沿着“平均曲率流”演化，直到达到预设的目标边界。 与传统模型不同，停止条件不再仅仅基于图像的梯度强度，而是与图像的某种特定分割有关。这使得CV水平集模型能够处理那些梯度不明显或者边界不清晰的对象，克服了经典蛇模型在处理这类情况时的局限性。作者提供了基于有限差分的数值算法来实现模型的计算，确保了模型的可实施性。 值得注意的是，CV水平集模型的初始曲线可以在图像的任意位置设定，且允许对图像内部结构进行更精细的处理，这极大地扩展了主动轮廓模型的应用范围。论文最后展示了丰富的实验结果，包括一些经典蛇模型无法有效处理的实例，证明了CV水平集模型在图像分割领域的高效性和适用性。 这篇CVPR原文提供了CV水平集模型的理论基础、数学描述以及其实现方法，对于研究者理解并应用这一图像处理技术具有重要参考价值。通过使用这种方法，图像分割的准确性和鲁棒性得到了显著提升，尤其在处理复杂场景中的目标检测任务中显示出了优越性能。

cv水平集及改进算法MATLAB程序

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包含cv水平集的matlab源程序，改进算法以及应用代码

基于区域特征的水平集方法——CV模型

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这是基于区域特征的水平集方法，这种方法的初始化轮廓位置是任意的，且能够得到很好的分割结果。

李纯明老师 水平集CV MATLAB代码

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李纯明老师的水平集matlab代码，模型是CV模型。里面有图像例子，可以运行。有需要的同学可以下载看看。

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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`contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)` 这段代码是在OpenCV（Computer Vision Library）中用于图像处理的一部分。它涉及到轮廓检测的过程。 `cv2.findContours()` ...

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

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_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 或者，如果你只需要 `contours` 变量，你可以将 `_` 变量省略，如下所示： ``` contours, _ = cv2.findContours(edges, ...

将下述代码增加显示边缘图像功能： import cv2 import numpy as np from dxfwrite import DXFEngine as dxf img = cv2.imread('ft.jpg', 0) edges = cv2.Canny(img, 100, 200) thresh = cv2.threshold(edges, 27, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline(contour[:, 0, :])) dwg.save()

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cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 完整代码如下： ``` import cv2 import numpy as np from dxfwrite import DXFEngine as dxf img = cv2.imread('ft.jpg', 0) edges = cv...

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)报错too many values to unpack (expected 2)怎么修改

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contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 修改为： ``` _, contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE...

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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其中，edges 是输入的二值化图像，cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示只保留轮廓的端点，即用直线段连接轮廓的拐点处，忽略其他不必要的拐点。该函数会返回一个由轮廓组成的列表...

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack怎么解决

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contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 这样，只将轮廓列表赋值给`contours`变量，而忽略了层次结构的返回值。 在OpenCV 4版本及以上，`cv2.findContours()`...

将下列代码转换成python代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <time.h> using namespace cv; using namespace std; // 8邻域 const Point neighbors[8] = { { 0, 1 }, { 1, 1 }, { 1, 0 }, { 1, -1 }, { 0, -1 }, { -1, -1 }, { -1, 0 }, {-1, 1} }; int main() { // 生成随机数 RNG rng(time(0)); Mat src = imread("1.jpg"); Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); Mat edges; Canny(gray, edges, 30, 100); vector<Point> seeds; vector<Point> contour; vector<vector<Point>> contours; int i, j, k; for (i = 0; i < edges.rows; i++) for (j = 0; j < edges.cols; j++) { Point c_pt = Point(i, j); //如果当前点为轮廓点 if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { contour.clear(); // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); // 区域生长 while (seeds.size() > 0) { // 遍历8邻域 for (k = 0; k < 8; k++) { // 更新当前点坐标 c_pt.x = seeds[0].x + neighbors[k].x; c_pt.y = seeds[0].y + neighbors[k].y; // 边界界定 if ((c_pt.x >= 0) && (c_pt.x <= edges.rows - 1) && (c_pt.y >= 0) && (c_pt.y <= edges.cols - 1)) { if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); }// end if } } // end for // 删除第一个元素 seeds.erase(seeds.begin()); }// end while contours.push_back(contour); }// end if } // 显示一下 Mat trace_edge = Mat::zeros(edges.rows, edges.cols, CV_8UC1); Mat trace_edge_color; cvtColor(trace_edge, trace_edge_color, CV_GRAY2BGR); for (i = 0; i < contours.size(); i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); //cout << edges[i].size() << endl; // 过滤掉较小的边缘 if (contours[i].size() > 5) { for (j = 0; j < contours[i].size(); j++) { trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[0] = color[0]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[1] = color[1]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[2] = color[2]; } } } imshow("edge", trace_edge_color); waitKey(); return 0; }

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edges = cv2.Canny(gray, 30, 100) seeds = [] contours = [] for i in range(edges.shape[0]): for j in range(edges.shape[1]): c_pt = (i, j) # 如果当前点为轮廓点 if edges[c_pt] == 255: contour = [] ...
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