5、计算机视觉与物联网技术全解析

计算机视觉与物联网技术全解析

计算机视觉图像分割方法

在计算机视觉领域，图像分割是分析图像隐藏信息的基础步骤，它受图像相似性、连续性等多种因素影响。下面介绍几种常见的图像分割方法。

基于相似性的方法

这种方法依据像素的相似性对图像进行分割，具体技术包括阈值分割、区域生长和区域分裂合并。
- 阈值分割 ：这是一种简单的分割技术。选取一个阈值，将像素值大于该阈值的像素归为一个区域，小于阈值的像素归为另一个区域。
- 区域生长 ：该方法根据预定义的相似性准则对像素进行分组，将图像分割成不同区域。除了相似性准则，还会考虑像素间的邻接空间关系。从一个随机像素开始，若邻域像素在强度、颜色等属性上满足相似性准则，就将其添加到生长区域中。相似性准则如下：
1. 候选像素与邻域像素的强度值差异应在指定范围内。
2. 候选像素与生长区域的运行平均强度值差异应在特定范围内。
- 区域分裂合并 ：该方法通过分裂和合并来分割图像。将图像迭代地划分为具有相似特征的区域称为分裂，合并相邻的相似区域称为合并。

基于聚类的分割 - K 均值聚类

K 均值聚类算法用于从图像背景中分割出感兴趣的区域。它基于质心将数据划分为 K 个不同的簇。该算法处理无监督数据，目标是将相似的数据分类到 K 个组中。K 值需随机选择，其最优选择对聚类过程有重要影响。K 均值聚类算法步骤如下：
|步骤|操作|
|----|----|
|1|确定簇的数量 K|
|2|随机选择 K 个质心点|