图像分割为图像中的对象创建像素级掩模,这使我们能够更全面、更细致地了解对象。 用途: 用于自动驾驶汽车。如果没有涉及分割的对象检测,自动驾驶就不可能实现。 用于医疗保健行业。有助于分割癌细胞和肿瘤,从而可以衡量其严重程度。 图像分割还有很多用途。 现在,让我们探索一种使用 K-Means 聚类算法和 OpenCV 读取图像并对图像的不同区
k-means算法在图像分割上的应用 图像分割就是把图像划分成多个互不交叠区域的集合,是图像处理与机器视觉学习基本问题之一,图像分割在实际生活中应用十分广泛:比如分割遥感云图中的不同云系与背景;在医学领域,应用图像分割技术区别大脑MR图像中的脑组织,如灰质、白质、脑脊髓等,与非脑组织;在交通领域,可以将车辆目标从...
本文从总结几个典型的数字图像分割技术入手,对已有的图像分割技术进行了深入的研究,并对其进行了技术上的改良,提出了一种新的图像分割技术;并在试验中得到了很好的结果。 1.2图像分割技术发展概况 应用计算机对图像进行图像分析,一方面是为了让图像变得更容易被人所看见与辨识,另一方面也是为了让图像被电脑所认识与认知。
用K-Means 算法对微信页面进行分割。微信开屏图如下所示: 先设定下聚类的流程,聚类的流程和分类差不多 在准备阶段里,我们需要对数据进行加载。因为处理的是图像信息,我们除了要获取图像数据以外,还需要获取图像的尺寸和通道数,然后基于图像中每个通道的数值进行数据规范化。这里我们需要定义个函数 load_data,来帮我们...
一、概述 案例:使用kmeans算法实现图像分割 kmeans算法参数介绍: kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, Ou
OpenCV学习(23) 使用kmeans算法实现图像分割 本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image"); imshow("image", img);...
无需事先指定簇的形状：与某些其他聚类算法不同，K-means不需要事先指定簇的形状或大小。结果容易解释：聚类结果通常容易解释，因为簇是通过中心点来定义的。广泛的应用：K-means算法在许多领域都有应用，如市场细分、社交网络分析、图像分割等。缺点：对初始簇中心敏感：算法的性能依赖于初始簇中心的选择，不同的...
简介:本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image"); imshow("image", img); 首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接...
图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割 打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小 显示图像的颜色模式 ...
之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。 步骤1:读取图像 读取hestain.png, he = imread('hestain.png'); imshow(he), title('H&E image'); ...