梯度结构张量的各向异性图像分割算法及实现

梯度结构张量的各向异性图像分割算法及实现

梯度结构张量（GST）是一种描述图像局部结构信息的数学工具，它可以用于图像边缘检测、纹理分析、形状分析等领域。基于GST的各向异性图像分割算法是一种常见的图像分割方法，它可以将图像分成多个相似的区域。

在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库实现基于GST的各向异性图像分割算法。以下为具体步骤：

1. 加载图像

首先，我们需要加载一幅待分割的图像。可以使用OpenCV库中的imread()函数来读取图像文件，代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('test.png')

2. 计算GST

计算GST可以借助OpenCV库中的cv2.cornerEigenValsAndVecs()函数，其可以同时计算每个像素点的特征值和特征向量。由于GST的计算比较复杂，我们可以调用OpenCV库中提供的cv2.cornerHarris()函数来进行计算，代码如下：

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)

eigenvals = np.zeros(gray.shape + (2,))
cv2.cornerEigenValsAndVecs(gray, eigenvals, 3, 3)

3. 计算各向异性指数

通过