利用颜色进行图像分割：计算图像中特定颜色区域（色带）的面积。

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简介：
该脚本能够确定所选色带在图像中所占的百分比。为了使用此脚本，您需要提供感兴趣颜色的 RGB 值（或波段）。色带能够更精确地捕捉颜色变化。脚本将生成一个输出，显示给定颜色在图像中所占据的百分比。此外，它还会提供原始彩色图像以及红、蓝、绿掩膜图像的直方图，并分析图像中红、蓝、绿部分的分布情况，同时提供斑点大小分布信息，以及去除小斑点的掩膜结果，并填充Kong掩膜。最后，脚本会比较原始图像和最终图像，并汇总一系列数据表，包括斑点的数量、其面积（以像素为单位）、颜色以及所选色带（用户输入），斑点的最小尺寸（用户输入）和所选颜色覆盖的图像百分比。这些结果数据将被保存到 *.xls 文件中。请注意：您可以选择是否去除颜色区域内的微小斑点（小于指定“用户输入”值的区域将被排除）。系统还会询问您是否希望填充识别出的斑点中的Kong特征。图像来源：显微镜下的岩石图片 - www.earth.ox.ac.uk/~oesis/micro/ 参考文献：1)

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客服

基于颜色的分割：利用MATLAB计算图像中特定颜色区域的面积

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本项目采用MATLAB编程技术，专注于通过颜色阈值法识别并测量图像内特定颜色区域的面积，为色彩分析提供精确的数据支持。该脚本用于计算选定颜色（色带）在图像中所占的百分比。输入所需的颜色RGB数值或波段信息。色带能够更好地捕捉到颜色的变化波动。输出包括：给定颜色占据整个图像的比例；原始彩色图像及其红、蓝、绿三个通道的掩膜图；各色彩部分直方图及斑点大小分布情况；移除小斑点后的掩膜，填充孔洞后的最终掩膜。此外，系统还提供原图与处理后图片对比，并生成汇总表格：其中包含斑点的数量、面积（以像素为单位）、颜色信息等。结果将被保存在一个*.xls文件中，包括斑点的面积大小、其对应的颜色以及用户输入选择色带的信息；最小尺寸设定值和所选颜色覆盖图像的比例。此外： 1. 用户可自行决定是否去除小斑点区域； 2. 系统会询问用户是否有意填充发现的孔洞。 3. 使用“imtool”工具来探索并分析RGB色彩在岩石显微镜图片中的表现。参考资料：www.earth.ox.ac.uk/~oesis/micro/

利用颜色矩进行图像相似度计算

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本研究探讨了使用颜色矩作为特征提取方法来评估和比较不同图像之间的相似性。通过分析图像的颜色分布特性，我们提出了一种有效的算法来量化视觉内容的相似度，为图像检索与识别提供技术支持。随着信息社会的发展，图像已成为信息呈现的主要形式，在各个领域产生了重要影响。在图像编辑和处理软件迅速发展的背景下，图像篡改事件频发。因此，加强对图像的研究变得尤为关键。本代码通过提取图像的颜色矩，并运用欧式距离及余弦夹角的方法来计算图像间的相似度。

利用OpenCV识别特定颜色区域

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本项目运用了开源计算机视觉库OpenCV，通过编程实现自动检测和跟踪视频或图像中的特定颜色区域的功能。通过编程识别特定颜色区域并进行圈定。

利用MATLAB提取图像颜色特征

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本项目采用MATLAB编程技术，旨在高效地从数字图像中提取关键的颜色特征信息，为后续的颜色识别与分类提供数据支持。使用MATLAB提取图像的颜色特征和边界特征。

利用OpenCV提取和修改图像中特定像素的颜色值

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本教程详细介绍了如何使用OpenCV库精确地提取并更改图片内特定区域或单一像素的颜色信息，适合对计算机视觉编程感兴趣的初学者。本段落主要介绍了如何使用OpenCV获取图像上某一点的颜色值，并设置该点的颜色。内容具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编继续了解吧。

利用OpenCV提取和修改图像中特定像素的颜色值

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本教程介绍如何使用OpenCV库精确地识别、提取并更改图像内指定像素的颜色信息，适合初学者快速上手实践。以下用OpenCV实现获取图像中某点的颜色值，并设置某点区域的颜色： ```cpp #include using namespace cv; int main() { Mat img = imread(D:/OpencvTest/test.jpg); Scalar color = img.at(150, 150); //读取原图像(150, 150)的BGR颜色值，如果是灰度图像，将Vec3b改为uchar for (size_t row=0; row<5; } ``` 注意：上述代码片段在`for`循环声明中不完整，缺少结束符号和循环体内容。

使用纹理和颜色特征进行图像分割的C++代码下载

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这段C++代码利用了先进的图像处理技术，通过分析纹理与色彩特性实现高效精准的图像分割。适用于研究及开发领域，助力视觉识别任务。该提案旨在通过在图像中查找感兴趣的对象来改进算法。一张图片可能包含许多不同姿态的物体；因此，直接使用分类器处理整个图像是不可行的。我们首先需要分割图像并提取单个对象，以便提供一个局部区域作为分类器输入，并最终识别出感兴趣的物体。基于定义的基本特征，我们可以缩小可用分类器的选择范围。大多数现有的库提供了仅依赖分水岭、图形切割等方法进行自动图像分割的功能，但这些方法并未考虑纹理属性的影响。本周我们分析了两个简单却非常关键的特征：纹理和颜色。利用这两个特性，我们已经开发了自己的图像分割算法。首先，实现了一种基于相似颜色区域组合的方法。由于在RGB色彩空间中定义距离度量较为困难，我们将图像转换为HSV色彩空间以方便地使用简单的度量来评估颜色相似性。选择随机点作为起始位置进行区域增长，并根据颜色相似性的标准将像素合并在一起。完成此步骤后，我们得到一个基于颜色的粗略分割结果。接下来，确定单个像素的梯度方向并将重叠20x20像素的小块分组以形成纹理模式。通过考虑每个梯度方向出现频率来定义区域纹理，并对其进行统计测量（如均值、方差、密度和众数），以便更好地量化并比较不同区域间的差异性。以上技术手段为我们实现图像分割提供了坚实的基础，有助于在复杂背景下识别感兴趣对象的位置与形状特征。

使用OpenCV KMeans进行图像颜色聚类分割（非常实用）

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本篇文章介绍如何运用OpenCV库中的KMeans算法对图像的颜色信息进行有效的聚类和分割。这种方法在色彩分析、图片简化等领域具有广泛的实用性，是计算机视觉项目中不可或缺的技能。该程序使用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类以实现分割的目的。编写此函数的目的是：由于Kmeans2函数的用法较难掌握，参考资料较少，特别是关于如何在图像操作中应用的例子很少，我找了很久也找不到可用的例子,今天终于自己搞定了，想与大家分享一下，供大家参考，并节省大家利用Kmeans2进行图像开发的时间。本例子对印章图像sample.bmp进行了颜色聚类，请确保已正确配置好OpenCV环境再运行此程序！

使用OpenCV KMeans进行图像颜色聚类分割（非常实用）

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本文章介绍了如何利用开源计算机视觉库OpenCV结合KMeans算法实现对图片的颜色聚类和分割。此方法为快速获取图片主色调及色彩分析提供了有效途径，非常适合需要处理大量图像数据或从事相关研究的读者学习参考。该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类，以实现分割的目的。编写此函数的目的是：由于Kmeans2函数的用法较为复杂且参考资料较少，特别是关于如何在图像操作中使用它的例子很少，我花费了很长时间寻找但未能找到合适的资源或示例代码成功运行，最终自己解决了这个问题，并想分享给大家作为参考，以节省大家利用Kmeans2进行图像处理开发的时间并避免走一些不必要的弯路。本实例是对印章图像sample.bmp进行颜色聚类的演示。请注意，在运行此程序前必须配置好OpenCV环境。