Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed

package com.xu.opencv;import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;/*** @Title: Image.java* @Description: OpenCV-4.0.0 测试文件* @Package com.xu.Image* @author: hyacinth* @date: 2022年2月15日12点10分* @version: V-1.0.0* @Copyright: 2019 hyacinth*/
public class Image {static {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);}public static void main(String[] args) {watershed();}public static void watershed() {// 1 读取图片Mat source = Imgcodecs.imread("D:\\OneDrive\\桌面\\1.png", Imgcodecs.IMREAD_COLOR);HighGui.imshow("mask", source);// 2 转为回去图片Mat gray = new Mat(source.rows(), source.cols(), CvType.CV_8UC1);Imgproc.cvtColor(source, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);// 3 图片二值化Mat binary = Mat.zeros(gray.rows(), gray.cols(), CvType.CV_8UC1);Imgproc.threshold(gray, binary, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);// 4 获取前景Mat fg = new Mat(source.size(), CvType.CV_8U);Imgproc.erode(binary, fg, new Mat(), new Point(-1, -1), 2);// 5 获取背景Mat bg = new Mat(source.size(), CvType.CV_8U);Imgproc.dilate(binary, bg, new Mat(), new Point(-1, -1), 3);Imgproc.threshold(bg, bg, 1, 128, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);// 6 初始化一个空白图片Mat temp1 = new Mat(binary.size(), CvType.CV_8U, new Scalar(0));Mat temp2 = new Mat(binary.size(), CvType.CV_8U, new Scalar(0));Mat temp3 = new Mat(binary.size(), CvType.CV_8U, new Scalar(0));// 7 前景和背景融合Mat mask = new Mat(binary.size(), CvType.CV_8U, new Scalar(0));Core.add(fg, bg, mask);// 8 mask 转为 CV_32Smask.convertTo(temp1, CvType.CV_32S);Imgproc.watershed(source, temp1);temp1.convertTo(temp2, CvType.CV_8UC1);temp1.convertTo(temp3, CvType.CV_8U, 255, 255);temp1.convertTo(temp1, CvType.CV_8UC1);// 9 显示结果HighGui.imshow("mask", mask);HighGui.imshow("temp1", temp1);HighGui.imshow("temp2", temp2);HighGui.imshow("temp3", temp3);HighGui.waitKey();HighGui.destroyAllWindows();}}

Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed相关推荐

Java OpenCV 图像处理04.0 图像形状与文字绘制
Java OpenCV 图像处理04.0 图像形状与文字绘制 Github 代碼地址 OpenCV 仿射变换.透视变换.旋转.平移.缩放序號名稱方法 1 圖像添加文字 Imgproc.putT ...
Java OpenCV 图像处理23.0 图像轮廓
Java OpenCV 图像处理23.0 图像轮廓 Java OpenCV-4.0.0 图像轮廓输入图像转为灰度图像cvtColor 使用Canny进行边缘提取,得到二值图像使用findConto ...
java识别图片中的图形形状_基于Java+OpenCV技术对几何图像颜色与形状识别
基于 Java+OpenCV 技术对几何图像颜色与形状识别杨思阳黄军吴春秋 (黔东南民族职业技术学院,贵州凯里 556000) ［摘要］通过 Java 调用 OpenCV 视觉库实现几何图 ...
Java OpenCV 图像处理32.4 视频分析和对象跟踪切换背景
Java OpenCV 图像处理32.4 视频分析和对象跟踪切换背景方法含义解释 bitwise_and "与"操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制 ...
Java OpenCV 图像处理30 视频分析和对象跟踪视频读取
Java OpenCV 图像处理30 视频分析和对象跟踪视频读取 Java OpenCV-4.0.0 图像处理视频分析和对象跟踪视频读取 package com.xu.opencv.video; ...
opencv4 c++ 提取图片中的白色区域_修正！【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭法...
点击上方"小白学视觉",选择"星标"公众号重磅干货,第一时间送达经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍<OpenCV 4开 ...
OpenCV图像处理(十二)---图像阈值化
如果两个热力学系统中的每一个都与第三个热力学系统处于热平衡(温度相同),则它们彼此也必定处于热平衡.这一结论称做"热力学第零定律".又称热平衡定律,是热力学的四条基本定律之一,是一 ...
OpenCV基础篇——图形图像旋转
以前在做图像处理的时候用到了图像的旋转,opencv自带的flip函数只能180度,因为需要旋转任意角度,顺时针和逆时针的情况,所以去找了些效果比较好的函数来实现.网上有的旋转函数有内存泄露的现象,现 ...
【图像处理】图形图像中术语
1.阈值阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的最低值或最高值. 2.二值化图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视 ...

Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed

Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed

Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed相关推荐

最新文章

热门文章

Java OpenCV 图像处理34 图形图像 分水岭 watershed

Java OpenCV 图像处理34 图形图像 分水岭 watershed

Java OpenCV 图像处理34 图形图像 分水岭 watershed相关推荐

最新文章

热门文章

Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed

Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed

Java OpenCV 图像处理34 图形图像分水岭 watershed相关推荐