今天小编就为大家分享一篇python-opencv颜色提取分割方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-15 02:41:21
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Demo.m 展示了一个 K-means 分割演示K-means 聚类是聚类和分割中流行的算法之一。 K-means 分割将每个 imgae 像素（具有 rgb 值）视为在空间中具有位置的特征点。 然后，基本的 K 均值算法在多维测量空间中任意定位该数量的聚类中心。 然后将每个点分配给任意平均向量最接近的集群。 该过程一直持续到在算法的连续迭代之间类均值向量的位置没有显着变化。
2021-10-27 06:46:28
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image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割
2021-10-12 19:02:31
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该项目的目的是开发一种视觉解决方案，为近视患者进行简单且高度准确的眼科检查。 自动处方镜片计算器引入了一种新的实时方法来估计近视度数（以屈光度1 为单位）相对于一个人清楚地看到参考物体的能力。 它背后的概念是使用三角形相似性进行距离估计。
捕获并预处理连续图像流以寻找所需的参考对象。 应用图像分割、斑点分析和像素操作，连同相机设备的内在参数，计算出高度准确的屈光度值。 在受控环境下，我们实现了高达 98% 的屈光度值估计准确率。
2021-06-11 19:28:23
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交通标志的颜色特征和形状特征是其最主要的两个特征，为提高检测的准确性和鲁棒性，提出颜色分割和形状特征相结合的方法。利用交通标志的颜色特征，采用基于HSV空间的颜色分割方法，获得图像中可能包含交通标志的区域，并提取该区域。根据交通标志的形状特点，利用canny算子获取提取区域的轮廓。然后，采用基于标记的形状检测算法判定所分割区域的形状，利用方向梯度直方图特征结合支持向量机（SVM）方法完成交通标志识别。经实验测试，该方法对图片视点变换、尺度变换以及亮度变换等情况具有很强的鲁棒性。
2021-05-07 20:23:09
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基于颜色分割及模板匹配的交通标志识别系统
通过颜色分割，定位标志区域；再通过模板匹配，识别标志类型。
2021-05-03 09:07:34
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