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OPENCV B4.0 附带的 FLOOD FILL 算法的源代码样例，可以实现简单的彩色图像分割。-OPENCV B4.0 incidental FLOOD FILL algorithm source code for example, can achieve a simple color image segmentation.
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下面是OPENCV B4.0 附带的 FLOOD FILL 算法的源代码样例，可以实现简单的彩色图像分割。-Below are OPENCV B4.0 incidental FLOOD FILL algorithm source code for example, can achieve a simple color image segmentation.
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这是一个使用fcm对彩色图像分割，VC开发，效果非常好，编译需要OpenCV-This is a color image segmentation using the fcm right, VC development, the effect is very good, you will need all OpenCV
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TrackIT是一款开放式的机器视觉开发平台，目前集成了从相机输入、色彩转换、彩色图像处理、灰度图像处理、二值图像处理、阈值分割、边缘检测、Blob检测、相机标定、Kalman滤波器、光流跟踪器、最近邻域跟踪、数学形态学方法、机器学习算法等近100个组件，并在不断添加更新中，采用开源OpenCV、WxWidgets、CMU139等标准工具，使用XML动态解析界面，所有参数在界面上直接调整，同时可立即看到调整效果，并可动态加载组件，可用于一般科学研究和机器视觉系统开发。运行时需要.net框架支持。
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图像通道的分离和合并。用OpenCV+Vc实现，如果把一张彩色图片分割出R/G/B，那比较恐怖，可以试一下~-Image channel separation and merger. Achieved with the OpenCV+ Vc, if a color image segmentation R/G/B, then compare the terrorist, you can try ~
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基于OpenCV的Canney算子，能有效转化常用格式彩色或黑白图标，用于边缘检测、分割等-OpenCV' s Canney based operator, into common formats can color or black and white icons for edge detection, segmentation, etc.
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采用种子填充实现彩色图像分割，在处理库opencv下，采用改进的种子算法，实现对彩色图像的分割,程序中指包括代码部分-OpenCV seed filling to achieve color image segmentation code, the use of intel graphics library opencv, the use of improved seeds algorithm, to achieve color image segmentation
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可以实现图像的批处理，用OPENCV来读取图像 并实现人脸肤色分割图像的质心的计算-Image batch the OPENCV to read images and achieve the calculation of the centroid of the skin color image segmentation
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使用Opencv和MFC结合，实现对图像中各个分量的分离 并绘制其颜色直方图，便于使用者估计图像分割的阈值，值得使用-To use Opencv combined and MFC achieve the respective components of the image separation and draw its color histogram, to facilitate the user to estimate the threshold value of the image segm
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使用opencv对图像进行颜色分割，使用图像的R,G,B各分量对图像进行分割。-The use of OpenCV color image segmentation, image using R, G, B components of image segmentation.
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主要是实现的分割算法，将前景色与背景色分割开来，效果一般，C++和opencv实现。-Mainly segmentation algorithm, and the foreground and background color separated, the general effect, C++ and opencv realization.
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针对自然生长状态下的成熟苹果图像的识别问题，提出选用R-G色差模型，改进的Ostu最大类间方差法分割图像。 然后用面积阈值法消除噪声，获取成熟苹果果实的目标区域。然后采用基于OpenCV的圆形Hough变换方法对多个粘连苹果果实进行分离。-For image recognition problem ripe apples natural growth state, the proposed selection of R-G color model between improved Ostu Ot
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基于opencv的图像处理程序，包含色彩空间转换，大律法阈值分割和形态学运算等-image processingincluding color space conversion and large law threshold segmentation and morphological operations, etc based on opencv
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实现图像分割，给定基准色将目标完整分割出来。
效果好，速度慢。(To achieve image segmentation, given a reference color to complete the goal of segmentation.
Good effect, slow speed.)
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