Freehand segmentation in the a*-b* plane. Today I return to examining this picture of M&Ms: url = ' rgb = imread(url); imshow(rgb) Previously I showed how to convert pixel colors to the L*a*b* space and how to compute a two-dimensional histogram of the a* and b* color components: Now I want to segment the image based on one of the blobs in this histogram. I used imfreehand to draw around the blob on the left-left. I can't directly show this interactive operation here, but here's a screen shot: Here's the code I used to draw the shape and to get the coordinates of its outline: h = imfreehand(gca); % draw shape using mouse ab = getPosition(h); I stored the P-by-2 matrix of a*-b* coordinates in a MAT-file so I can reproduce the results in this blog post.
Matfile_url = ' temp_matfile = [tempname '.mat']; urlwrite(matfile_url, temp_matfile); s = load(temp_matfile); delete(temp_matfile) s.ab(1:5,:) Not bad! Поиск. Матричные фильтры обработки изображений. Данная статья рассказывает не только о наиболее распространённых фильтрах обработки изображений, но в понятной форме описывает алгоритмы их работы. Статья ориентирована, прежде всего, на программистов, занимающихся обработкой изображений.
Матрица свёртки Фильтров использующих матрицу свёртки много, ниже будут описаны основные из них. Матрица свёртки – это матрица коэффициентов, которая «умножается» на значение пикселей изображения для получения требуемого результата. Ниже представлено применение матрицы свёртки: div – это коэффициент нормирования, для того чтобы средняя интенсивность оставалась не изменой. В примере матрица имеет размер 3x3, хотя размер может быть и больше. Фильтр размытия Наиболее часто используемым фильтром, основанным на матрице свёртки, является фильтр размытия. Обычно матрица заполняется по нормальному (гауссовому закону). Коэффициенты уже являются нормированными, так что div для этой матрицы равен одному. От размера матрицы зависит сила размытия. 1. 2. Медианный фильтр. Классификация и выделение объектов на изображениях.
Здрайствуйте! В связи со сферой своей деятельности, собрался, на мой взгляд, очень ценный материал, которым хочу поделиться с вами. Думаю некоторым он будет крайне важен и полезен, возможно мои наработки сэкономят Вам время, в случае чего буду рад. И так ближе к делу. На Хабре уже есть хороший обзор алгоритмов кластеризации данных.
Детально рассмотрена теория, но практических результатов нет, как обычно практика не так легка, как кажется. Поэтому хочу представить вашему сведению реальные результаты, проблемы и их решений возникшее при кластеризации (точней сказать сегментации, потому что объект кластеризации — статическое изображение). Это изображение можно рассматривать как среду с препятствиями (сцена), представляющую собой совокупность объектов различных цветов и размеров, причем заранее неизвестно какой из объектов полезный (цель), а какой является препятствием (помехой). Буквально кратко напомню, что такое кластеризация данных, в общем случае кластерный анализ (англ.
Классификация и выделение объектов на изображениях.