CV之IS：计算机视觉之图像分割(Image Segmentation)算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

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 CV之IS：计算机视觉之图像分割(Image Segmentation)算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

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图像分割算法的简介

        图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
        现有的图像分割方法主要分以下几类：

• 基于阈值的分割方法；
• 基于区域的分割方法；
• 基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

        从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。 
用途：图像语义识别，图像搜索

        对图像分割算法的研究已有几十年的历史，借助各种理论至今已提出了上千种各种类型的分割算法。尽管人们在图像分割方面做了许多研究工作。但由于尚无通用分割理论，因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。但是可以看出，图像分割方法正朝着更快速、更精确的方向发展，通过各种新理论和新技术结合将不断取得突破和进展。

1、The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge

Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012)

The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge

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       Example images and annotation for the taster competitions. (a) Segmentation taster annotation showing object and class segmentation.Border regions are marked with the “void” label indicating that

图像分割算法的使用方法

后期更新……

 

图像分割算法的案例应用

1、相关应用

1. 机器视觉
2. 人脸识别
3. 指纹识别
4. 交通控制系统
5. 在卫星图像中定位物体（道路、森林等）
6. 行人检测
7. 医学影像，包括：肿瘤和其他病理的定位、组织体积的测量、计算机引导的手术、诊断、治疗方案的定制、解剖学结构的研究等。