均值偏移金字塔
对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。可以利用均值偏移算法，可实现彩色图像分割。pyrMeanShiftFiltering实现图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域，算法跟金字塔图像分割相比耗时较长。在OpenCV中该类的实现依赖于pyrMeanShiftFiltering() 函数。下面是该函数的声明：
pyrMeanShiftFiltering(src, dst, sp, sr);
各参数解释
-
src
表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。 -
mat
表示目标(输出)图像的类Mat的对象。 -
sp
类型为double的空间窗口半径变量。 -
sr
类型为double的变量，表示颜色窗口半径。
Java代码（JavaFX Controller层）
public class Controller{
@FXML private Text fxText;
@FXML private ImageView imageView;
@FXML private Label resultLabel;
@FXML public void handleButtonEvent(ActionEvent actionEvent) throws IOException {
Node source = (Node) actionEvent.getSource();
Window theStage = source.getScene().getWindow();
FileChooser fileChooser = new FileChooser();
FileChooser.ExtensionFilter extFilter = new FileChooser.ExtensionFilter("PNG files (*.png)", "*.png");
fileChooser.getExtensionFilters().add(extFilter);
fileChooser.getExtensionFilters().add(new FileChooser.ExtensionFilter("JPG Files(*.jpg)", "*.jpg"));
File file = fileChooser.showOpenDialog(theStage);
runInSubThread(file.getPath());
}
private void runInSubThread(String filePath){
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
WritableImage writableImage = pyrMeanShift(filePath);
Platform.runLater(new Runnable() {
@Override
public void run() {
imageView.setImage(writableImage);
}
});
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
private WritableImage pyrMeanShift(String filePath) throws IOException {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat src = Imgcodecs.imread(filePath);
Mat dst = new Mat();
Imgproc.pyrMeanShiftFiltering(src, dst, 100, 100);
MatOfByte matOfByte = new MatOfByte();
Imgcodecs.imencode(".jpg", dst, matOfByte);
byte[] bytes = matOfByte.toArray();
InputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
BufferedImage bufImage = ImageIO.read(in);
WritableImage writableImage = SwingFXUtils.toFXImage(bufImage, null);
return writableImage;
}
}
运行图
