基于聚类的图像分割-Python

最新推荐文章于 2023-05-30 15:34:15 发布
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#计算机视觉 #人工智能 #opencv #python #机器学习

本文介绍了基于聚类的图像分割技术在计算机视觉中的应用，以提高图像分类模型的性能。通过K-means算法展示了如何对苹果和橙子图像进行聚类分割，实现了将不同对象像素区分的效果，提供了相关的代码示例和资源链接。

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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

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基于聚类算法的图像分割技术
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本科毕业设计，在此总结。 1. 聚类概念 如今，学术界并未对聚类作出一个具体定义。目前，认可度最高的观点是：聚类是一种无监督的分类手段。无标签的数据集可通过聚类分析中设定的相似性度量进行分类，形成多个类簇，满足实验的分析需要。因聚类本身是一种具有主观性且能获得良好效果的研究手段，无严格意义上的对错之分，只有“类内的相似和类它的排斥”这一基本准则。1974年，Everitt对聚类作出基础定义：基于任一相似度准则，同一类簇的样本数据具有相似特性，不同类簇的样本数据不相似。相似度准则由研究所需实验效果而定。类簇指
k均值聚类 图像分割实战 python
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【CV】基于聚类的图像分割-Python
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基于聚类的“图像分割”
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先介绍图像分割的一点知识。所谓图像分割就是利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若 干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区 域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域 提取出来用于不同的研究。传统的图像分割方法有基于边缘检测；基于阈值分割，比如图，颜色，灰度等；水平集方法等。现在比较新的就是利用深度学习的图像分割，比如FCN的语义分割，
图像聚类分割
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mean shift图像分割 Reference: [1]Mean shift: A robust approach toward feature space analysis, PAMI, 2002 [2]mean shift,非常好的ppt，百度文库链接 [3] Pattern Recognition and Machine Learning, Bishop, 2006，Se...
python基于K-means聚类算法的图像分割
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在本文中，我们将深入探讨如何使用Python中的K-means聚类算法进行图像分割。K-means是一种经典的无监督机器学习算法，它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，最终达到聚类的目的。在图像处理领域，图像可以被...
fuzzy-c-means-master_模糊C均值聚类_python_图像分割_
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基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法
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提出了一种基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法。针对FCM图像分割算法对聚类中心初始值比较敏感的缺点，利用量子粒子群优化算法强大的全局搜索能力寻找最优解，能够有效降低图像分割算法对初始值的依赖程度；...
基于聚类分析的图像分割算法研究
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聚类分析是数据挖掘的重要手段，其应用领域广泛，包括统计学、图像处理、医疗诊断、信息检索、生物学以及机器学习等。聚类算法应用于图像分割时能够获得较好的分割效果而得到广泛的关注和应用。图像分割是图像处理到图像分析理解的中间步骤，也是计算机视觉研究中由低级视觉到高级视觉的桥梁。获取良好的图像分割效果是后续图像分析、理解和识别顺利开展的基础。然而，随着现代电子成像设备的飞速发展，图像的像素规模迅速增长，图像的类型也趋于多样化，图像本身还存在很多固有的特殊性和不可预知的复杂性，图像分割的速度和质量也因实时性要求日益受到人们的关注，待处理的数字图像数据集过大时，图像分割的质量和速度总是相矛盾的，很多聚类分割算法的实现过程往往更加耗时，缺乏精度或不合实际，因此如何有效的应用聚类算法实现实时自动快速高质量的图像分割仍然是极其重要并尚待有效解决的问题。
利用聚类方法进行图像分割
11-03
图像处理中的图像分割，利用matlab编程，采用聚类的方法找到合适的阈值对图像进行分割的方法。
基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现
03-05
基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理：  基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。 算法步骤： ①随机选取K个初始聚类中心； ②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心； ③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心； ④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化； ⑤结束，得到K个聚类。
FCM聚类算法实现图像分割
04-12
FCM聚类，实现图像分割，有图片，matlab程序，自己运行过，可以实现。可下载学习。
利用聚类技术实现纹理图像分割
12-23
利用聚类技术实现纹理图像分割 a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic）中每一个像素提取纹理特征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查找资料）； b）利用聚类技术（推荐用k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。最后把类属标签映射成图像形式显示（如下图，其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。
机器学习（五）聚类之图像分割
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一.图像分割 利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 图像分割技术已在实际生活中得到广泛的应用。例如：在机车检验领域，可以应用到轮毂裂纹图像的分割，及时发现裂纹，保证行车安全；在生物医学工程方面，对肝脏CT图像进行分割，为临床治...
计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割
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K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将一组数据划分为K个不同的类别或簇。它基于数据点之间的相似性度量，将数据点分配到最接近的聚类中心。K-means算法的目标是最小化数据点与其所属聚类中心之间的平方距离和。
计算机视觉 图像聚类和分割
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高斯混合模型是一种常用的聚类方法，假设数据由若干个高斯分布组合而成，通过对数据进行参数估计，确定每个数据点属于各个高斯分布的概率，进而实现数据聚类，在图像分割中也有应用。使用Python实现高斯混合聚类进行图像分割，可参考以下步骤和代码示例： ### 1. 导入必要的库 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture from PIL import Image ``` ### 2. 加载图像数据 ```python # 读取图像 image = Image.open('your_image.jpg') # 将图像转换为NumPy数组 img_array = np.array(image) # 调整数组形状以适应GaussianMixture输入 img_reshape = img_array.reshape(-1, img_array.shape[-1]) ``` ### 3. 使用GaussianMixture进行聚类 ```python # 实例化一个将数据聚成指定簇数的高斯混合聚类器，这里假设聚成2个簇 gmm = GaussianMixture(2) # 对数据进行聚类，相当于调用了fit之后调用predict pred = gmm.fit_predict(img_reshape) ``` ### 4. 将聚类结果转换回图像形状 ```python # 将预测结果重新调整为图像形状 pred = pred.reshape(img_array.shape[:2]) ``` ### 5. 可视化分割结果 ```python plt.imshow(pred, cmap='gray') plt.show() ``` ### 完整代码示例 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture from PIL import Image # 读取图像 image = Image.open('your_image.jpg') # 将图像转换为NumPy数组 img_array = np.array(image) # 调整数组形状以适应GaussianMixture输入 img_reshape = img_array.reshape(-1, img_array.shape[-1]) # 实例化一个将数据聚成指定簇数的高斯混合聚类器，这里假设聚成2个簇 gmm = GaussianMixture(2) # 对数据进行聚类，相当于调用了fit之后调用predict pred = gmm.fit_predict(img_reshape) # 将预测结果重新调整为图像形状 pred = pred.reshape(img_array.shape[:2]) # 可视化分割结果 plt.imshow(pred, cmap='gray') plt.show() ``` 在上述代码中，需要将`'your_image.jpg'`替换为实际的图像文件路径。通过这种方式，可以使用Python实现高斯混合聚类进行图像分割 [^1][^3]。
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