pyrMeanShiftFiltering函數

對圖像進行：均值偏移濾波

調用格式：

void cvPyrMeanShiftFiltering( const CvArr* src, CvArr* dst,double sp, double sr, int max_level=1,CvTermCriteria termcrit=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS,5,1)); src

輸入的8-比特,3-信道圖象.

dst

和源圖象相同大小,相同格式的輸出圖象.

sp

The spatial window radius.

空間窗的半徑

sr

The color window radius.

色彩窗的半徑

max_level

Maximum level of the pyramid for the segmentation.

我們先借助Mean Shift算法的分割特性將灰度值相近的元素進行聚類，然后，在此基礎上應用閾值分割算法，

達到將圖像與背景分離的目的。 簡單來說，基于Mean Shift的圖像分割過程就是首先利用Mean Shift算法對圖像中的像素進行聚類，

即把收斂到同一點的起始點歸為一類，然后把這一類的標號賦給這些起始點，同時把包含像素點太少的類去掉。

然后，采用閾值化分割的方法對圖像進行二值化處理 基于Mean Shift的圖像分割算法將圖像中灰度值相近的像素點聚類為一個灰度級，

因此，經過Mean Shift算法分割后的圖像中的灰度級較該算法處理之前有所減少。

opencv代碼：

// meanshift_segmentation.cpp : 定義控制臺應用程序的入口點。 //#include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream>using namespace cv; using namespace std;Mat src,dst; int spatialRad=10,colorRad=10,maxPryLevel=1; //const Scalar& colorDiff=Scalar::all(1);void meanshift_seg(int,void *) {//調用meanshift圖像金字塔進行分割pyrMeanShiftFiltering(src,dst,spatialRad,colorRad,maxPryLevel);RNG rng=theRNG();Mat mask(dst.rows+2,dst.cols+2,CV_8UC1,Scalar::all(0));for(int i=0;i<dst.rows;i++) //opencv圖像等矩陣也是基于0索引的for(int j=0;j<dst.cols;j++)if(mask.at<uchar>(i+1,j+1)==0){Scalar newcolor(rng(256),rng(256),rng(256));floodFill(dst,mask,Point(i,j),newcolor,0,Scalar::all(1),Scalar::all(1));// floodFill(dst,mask,Point(i,j),newcolor,0,colorDiff,colorDiff);}imshow("dst",dst); }int main(int argc, uchar* argv[]) {namedWindow("src",WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("dst",WINDOW_AUTOSIZE);src=imread("stuff.jpg");CV_Assert(!src.empty());spatialRad=10;colorRad=10;maxPryLevel=1;//雖然createTrackbar函數的參數onChange函數要求其2個參數形式為onChange(int,void*)//但是這里是系統響應函數，在使用createTrackbar函數時，其調用的函數可以不用寫參數，甚至//括號都不用寫，但是其調用函數的實現過程中還是需要滿足(int,void*)2個參數類型createTrackbar("spatialRad","dst",&spatialRad,80,meanshift_seg);createTrackbar("colorRad","dst",&colorRad,60,meanshift_seg);createTrackbar("maxPryLevel","dst",&maxPryLevel,5,meanshift_seg);// meanshift_seg(0,0);imshow("src",src);/*char c=(char)waitKey();if(27==c)return 0;*/imshow("dst",src);waitKey();//無限等待用戶交互響應 // while(1);//這里不能用while(1)的原因是需要等待用戶的交互，而while(1)沒有該功能。雖然2者都有無限等待的作用。return 0; }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pyrMeanShiftFiltering函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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