導入
画像のセグメンテーションは、コンピューター ビジョンにおける重要なタスクであり、画像をよりよく理解して処理するために、画像をさまざまな領域またはオブジェクトに分割することが含まれます。画像セグメンテーションは、ターゲット検出、画像分析、医療画像処理などの多くの応用分野で重要な役割を果たします。
以下に、一般的な画像セグメンテーション方法をいくつか示します。
1. 閾値セグメンテーション
この方法では、ピクセルのグレー値またはカラー値を事前に設定されたしきい値と比較し、ピクセルを異なる領域に分割します。しきい値の選択に応じて、バイナリ セグメンテーション、マルチレベル セグメンテーション、または適応型セグメンテーションを実現できます。
2. エッジのセグメンテーション
この方法では、画像内のエッジ情報を使用してセグメンテーションを行います。エッジは、画像内で強度が変化する場所を表し、エッジ検出アルゴリズム (Canny エッジ検出など) を通じて取得できます。エッジ検出後、エッジを接続して領域境界を形成し、画像を異なる領域に分割できます。
3. 地域の区分
この方法では、ピクセル間の類似性と接続性に基づいて画像をさまざまな領域に分割します。一般的な領域拡張アルゴリズムでは、特定の停止基準が満たされるまで、ピクセル間の類似性に基づいて、隣接するピクセルを同じ領域に徐々に追加します。
4. グラフカットの分割
この方法は、画像の分割問題をグラフ カット問題に変換します。この問題では、画像の各ピクセルがグラフのノードとして機能し、ピクセル間の関係がグラフのエッジとして機能します。グラフ内の最小カットを見つけることにより、画像をさまざまな領域に分割できます。
5. クラスターの分割
この方法では、画像ピクセルを異なるグループにクラスタリングするため、グループ内のピクセルは同様の特性を持ち、グループ間のピクセルは明らかな違いを持ちます。K-means クラスタリング、スペクトル クラスタリングなどの一般的に使用されるクラスタリング アルゴリズムを画像のセグメンテーションに使用できます。
# 应用阈值分割
_, thresholded = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
画像セグメンテーションの目的は、特定の基準または標準に基づいて、画像内のピクセルを複数の重複しない領域またはカテゴリに分割することです。これらの領域は、さまざまなオブジェクト、テクスチャ、色、またはその他の特徴を表すことができます。画像のセグメンテーションは、さまざまな属性や特性に基づいて実行でき、特定のアプリケーション シナリオや画像の特性に応じて、適切なセグメンテーション方法を選択したり、組み合わせて使用したりして、正確かつ効果的な画像のセグメンテーションを実現できます。