基于图割的目标分割和轮廓提取算法MATLAB实现

最新推荐文章于 2023-09-11 14:50:56 发布

CyberwCoder

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文章标签：算法 matlab 计算机视觉

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本文介绍了计算机视觉中的基于图割目标分割和轮廓提取算法，这是一种无监督学习方法，通过构建像素间的图并进行最小割操作实现分割。提供了MATLAB实现代码，包括构建邻接矩阵、计算最小割和绘制轮廓的步骤，读者可根据需求调整图像和种子点进行应用。

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基于图割的目标分割和轮廓提取算法MATLAB实现

目标分割和轮廓提取是计算机视觉领域中一个重要的问题。其中，基于图割的方法在解决这个问题上得到了广泛的应用。本文将介绍一种基于图割的目标分割和轮廓提取算法，并提供相应的 MATLAB 代码。

基于图割的目标分割和轮廓提取算法是一种经典的无监督学习算法。该算法通过对图像进行分割，实现对目标的分割和轮廓的提取。它将图像看作是一个图，其中每个像素都是图中的一个节点，它们之间的边表示像素之间的相似度。而目标的边界则被建模为连接不同区域的边缘。这样一来，我们就可以通过对图进行最小割来得到切断图像的最小代价，并将其作为一种分割方法。

基于图割的目标分割和轮廓提取算法MATLAB实现的代码如下：

% 读入需要分割的图像
img = imread('input.png');

% 构建邻接矩阵
W = adjacency(img);

% 初始种子点坐标
seed_x = [50,100];
seed_y = [150,200];

% 构建种子点
seeds = sub2ind(size(img), seed_x, seed_y);

% 调用图割分割函数
[fg,bg] = graphcut(W, seeds);

% 分割结果可视化
imshow(img);
hold on;
contour(fg,[.5 .5],'r');

其中，adjacency 函数用于构建邻接矩阵，graphcut 函数用于计算最小割并得到前景和背景的分割结果。最后通过 contour 函数绘制得到的前景轮

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