Görüntü (renk?) segmentasyon ++

Question

grafik gösterdi, ben giriş görüntüsünün ister ve böyle bir sonucu olarak birkaç parça almak istiyorum.

Tıpkı en yakın renk segmentini kümelemek gibi, bu yüzden "araçlar kayması" kavramına yakın olduğunu düşünüyorum?

Burada ilgili soruları araştırdım ama yine de opencv C++ içindeki yapıyı nasıl başlatacağınızı ve yapılandıracağınızı bilmiyordum. Bazı tavsiyelere bakıyorum ve başvuru için bir uygulama kodu almam durumunda çok memnun olacağım! Herhangi bir yardım için teşekkürler!

================================= ====

Düzenleme 5/19/2015

bana çalışıyor uygulamaları biri) burada :(http://blog.csdn.net/fdl19881/article/details/6749976 Havza olduğunu ekleyelim.

Mükemmel değil ama sonuç istediğim. Bu uygulamada, kullanıcının manuel olarak çalışması gerekir (havza çizgilerini çizin), bu yüzden OTOMATİK versiyonunu arıyorum. Kulağa biraz sert geliyor, ama ... bunu yapmak için bazı öneri veya kod parçası için minnettar olacağım.

Answer 1

OpenCV Dokümantasyon: Link

Parametreler: Meanshift filtreleme için here

örnek kod:

#include "opencv2/core/core.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 

using namespace cv; 
using namespace std; 

Mat img, res, element; 

int main(int argc, char** argv) 
{ 

    namedWindow("Meanshift", 0); 
    img = imread(argv[1]); 
// GaussianBlur(img, img, Size(5,5), 2, 2); 
    pyrMeanShiftFiltering(img, res, 20, 45, 3); 
    imwrite("meanshift.png", res); 
    imshow("Meanshift", res); 

    waitKey(); 

    return 0; 
} 

Bu görüntü ile çıktı, daha önce bazı ön işlemeyi kullanmak gerekebilir olduğunu veya daha iyi bazı parametreler bulabilirsiniz:

DÜZENLEME: önceden bazı bulanıklık Gauss ile Çıkışı (kodunda açıklama) mevcut segmentasyon bakarak sorunu yaklaşır

Answer 2

onlar birini kullanabilirsiniz Uni dışında hangi kimse (Matlab uygulanmış olmasıdır) veya otomatik değiller. Kullanıcının, önceliği nesneleri seçerek ya da renkleri nasıl bölüştüreceğini belirten düzeyler seçerek ön işleme tabi tutması gereken bir yaklaşım, otomatik olmadığından kullanışlı değildir. İsterseniz, OpenCV tabanlı bu segmentasyon uygulamasının bu blog post'da açıklanan deneyimini deneyebilirsiniz. Mükemmel değil, ama otomatik ve işin çoğunu yapıyor ve aslında kaynağı indirip deneyebilirsiniz.