opencv：提取區域的方法

我正在尋找一個很好的解決方案，以便如何在視頻流中分割opencv中類似灰色陰影的大片區域。opencv：提取區域的方法

這是我的示例圖像：

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爲了得到這個圖片我已經做直方圖均衡化。我想檢測中間的那個區域。這是一個很大的灰色地帶，但它在灰色陰影中仍然不同。

應用閾值並不是解決方案，因爲該區域可以是淺灰色或深灰色，以及任何類型的灰色。但是這個地區在整個地區會有或多或少的相同的灰色。我試過在OpenCV的自適應閾值，但我沒有得到一個好的結果：

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我也試過精明。但結果也很糟糕。

所以我的問題是如何在opencv中正確地分割一個類似的灰色區域？

提前THX

來源

2011-12-02 Ojtwist

那麼超級像素怎麼樣？ – DorinPopescu

分割出這樣的區域將構建可應用於圖像的Gabor濾波器組，檢查各的Gabor濾波器的響應，在一個集體反應的好方法靠近每個Gabor濾波器周圍的區域，可以找出想要的部分。

1-不同方向和大小的Builde Gabor濾波器 2-將它們應用於圖像， 3-測量每個濾波器的響應。 4，在附近的每個過濾器的響應應該合理地彼此接近。 5-35然後做分割。

希望這會有所幫助。
你可以找到更多信息Gabor濾波器的Here

來源

2011-12-02 12:24:21

嗨，謝謝爲了你的回答，儘管我更多的思考了一些opencv函數，但沒有發現關於gabor濾波器的任何內容。 – Ojtwist

你將不得不自己構建gabor濾鏡。初學者會很棘手。 – 2011-12-06 09:55:30

好，最終你可能想使用給定的圖像如何嘈雜的陳& Vese（和其他類似）的工作。但是現在我們可以堅持使用OpenCV中實現的基本形態學操作符。

從形態閉合開始刪除一些小細節，我在這裏使用了9x9的方形。然後執行形態漸變以突出有趣的邊緣，並通過簡單的if value > mean + std/2, then 1, else 0進行分割。如果你放棄小部件，並做使用垂直結構元素（假如你希望加入垂直近段）另一收盤，這是我們最終用：

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來源

2013-01-24 16:37:00 mmgp

我使用OpenCV進行檢測藍，黃或機器人曲棍球比賽中的綠色物體。在這裏你有一個類似的問題，冰球的「測量」顏色取決於光線和其他因素。通過將我的相機圖像轉換爲HSV色彩空間，可以很好地匹配這些色調（H = Hue，S = Saturation）。所以你可以做的是將你的圖像轉換爲HSV，然後爲你的灰色區域定義一個閾值（設置例如30,100,100和40,255,255之間的所有像素爲1，其餘爲0.

來源

2013-01-26 00:20:45 marcus

opencv：提取區域的方法

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