基于聚类的图像分割-Python

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了解图像分割

当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。

什么是图像分割？

想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？

首先，我们会看道路两旁，以确定接近的车辆等环境对象，然后我们会对接近的车辆的速度做出一些快速的估计，并决定何时以及如何过马路。所有这些都发生在很短的时间内，非常很的神奇。

1. 我们的大脑捕捉道路两侧的图像

2. 它检测道路上的车辆和其他物体==物体检测

3. 它还确定了它检测到的每个对象的形状 == 图像分割

通过确定不同物体的形状，我们的大脑能够在同一张快照中检测到多个物体，这是多么神奇啊。

让我们进一步了解，假设我们有我们的图像分类模型，它能够以 95% 上的准确率对苹果和橙子进行分类。当我们输入一幅同时包含苹果和橙子的图像时，预测精度会下降。随着图像中对象数量的