【MATLAB】图像多边形抠图分割

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一、图像抠图简介

1 引言

抠图算法是计算机视觉领域中的重要技术，用于将目标对象从其背景中准确、高效地分离出来。这项技术在许多领域都有广泛的应用，如图像编辑、虚拟增强现实、视频特效等。下面我将详细介绍几种常见的抠图算法。

1. 基于传统方法的抠图算法：

   • 基于颜色分割：这是一种简单直观的抠图方法，通过对图像中的像素进行颜色聚类，将目标对象与背景分离。常见的颜色分割算法有K均值聚类、分水岭算法等。
   • 基于边缘检测：利用图像中目标对象与背景之间的边缘信息进行分割。常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny边缘检测等。
   • 基于区域生长：从图像中的种子点开始，逐渐生长出目标对象的分割区域。这种方法通常需要定义生长准则，如颜色相似性、纹理连续性等。

2. 基于深度学习的抠图算法：

   • 语义分割：利用深度神经网络对图像中的每个像素进行分类，将其划分为目标对象、背景等不同类别。常用的模型包括FCN（全卷积网络）、U-Net等。
   • 实例分割：与语义分割类似，但实例分割不仅要将像素划分为不同的类别，还需区分不同目标对象之间的实例。Mask R-CNN是一种常用的实例分割算法。
   • 交互式抠图<