24、利用图像分割技术检测图像中的部分遮挡区域

利用图像分割技术检测图像中的部分遮挡区域

在计算机视觉领域，检测图像中的遮挡区域是一项具有挑战性的任务。图像分割技术为解决这一问题提供了有效的途径。本文将详细介绍图像分割技术、Mask R - CNN架构以及使用Mask R - CNN检测图像中部分遮挡区域的具体步骤。

图像分割技术概述

图像分割是计算机视觉、图像分析和数字图像处理中常用的技术，它能将图像按像素特征划分为不同区域，降低分析复杂度。常见的图像分割技术有以下五种：
1. 边缘分割 ：边缘检测是解释视觉特征的关键第一步，边缘包含重要信息和特征。边缘分割算法基于亮度、饱和度、对比度、颜色、纹理等差异识别图像边缘，还需额外处理将边缘连接成更匹配图像边界的边缘链。
2. 阈值分割 ：可区分前景和背景，主要基于灰度值信息恢复前景，适用于前景和背景对比度强的图像。阈值分为简单阈值、Otsu二值化和自适应阈值三种。
3. 区域分割 ：通过分割和合并的方法直接确定区域，包括区域生长、区域分割和区域合并三种技术。分割是将图像反复划分为具有相同特征的区域，合并则是将相邻相似部分组合。
4. 聚类分割 ：使用聚类算法将具有相似属性的对象分组。重要的聚类算法有k - 均值和模糊c - 均值。
5. 人工神经网络分割 ：利用人工智能自动处理和识别图像中的对象、人脸、文本等。卷积神经网络常用于处理高清视觉数据。

图像分割类型

图像分割主要分为语义分割和实例分割两类：
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