【OpenCV】117 图像均值漂移分割

最新推荐文章于 2024-08-21 23:46:49 发布

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最新推荐文章于 2024-08-21 23:46:49 发布 · 775 阅读

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本文介绍了一种无监督的图像分割方法——均值漂移分割。通过使用OpenCV库中的pyrMeanShiftFiltering函数，该方法能够找到图像中颜色分布的峰值，并根据峰值进行相似度合并，有效解决过度分割问题。

117 图像均值漂移分割

代码

import cv2 as cv

src = cv.imread("../images/yuan_test.png")
cv.imshow("input", src)
dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(src, 25, 40,

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88.基于均值漂移法（mean-shift）的图像分割

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在每次迭代时，均值漂移法会根据某个核函数来计算样本点对种子点的贡献权重，通常使用高斯核函数来衡量样本点与种子点之间的相似性。然后，对于每个种子点，它会计算该点周围样本点的平均位置（即均值），并将该均值作为新的种子点。判断收敛：判断新的种子点与当前种子点之间的距离是否小于某个阈值，如果小于阈值，则认为算法已经收敛，退出迭代。总结起来，均值漂移法通过迭代计算样本点的均值位置，从而找到数据分布的最大密度区域，实现聚类的目标。归类样本点：根据最终收敛的种子点，将每个样本点归类到与其最近的种子点所代表的簇中。

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基于均值漂移（mean shift）算法的图像分割

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只要装有matlab就能跑通代码，采用的均值漂移（mean shift）方法进行图像分割。

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均值漂移最早是由Fukunaga首先提出来的，在图像分割和目标跟踪中均有广泛的应用，均值漂移是基于非参数核密度估计理论的特征空间分析技术，当给定某一概率密度函数，均值漂移可以根据该函数的采样数据来确定其局部极大值所在位置，是一种在概率空间中求解局部极值的使用方法。该文件中包括程序代码。

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（一）调整好心态心态是一个人能否成功的关键，如果不调整好自己的心态，是很难静下心来学习的，尤其是现在这么浮躁的社会，大部分的程序员的现状就是三点一线，感觉很累，一些大龄的程序员更多的会感到焦虑，而且随着年龄的增长，这种焦虑感会越来越强烈，那么唯一的解决办法就是调整好自己的心态，要做到自信、年轻、勤奋。这样的调整，一方面对自己学习有帮助，另一方面让自己应对面试更从容，更顺利。（二）时间挤一挤，制定好计划一旦下定决心要提升自己，那么再忙的情况下也要每天挤一挤时间，切记不可“两天打渔三天晒网”。

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code1采用均值漂移聚类分割，但是需要设置半径，里面还有一个根据连通区域分割，可以不用设置参数就可以分割，里面还有另外一个均值漂移聚类分割，欢迎学习

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