Contoh Penglihatan Komputer dalam Python: Segmentasi Imej

Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular pada masa ini dan juga digunakan secara meluas dalam bidang penglihatan komputer. Penglihatan komputer merujuk kepada menyelesaikan masalah analisis, pemprosesan dan pengecaman maklumat visual seperti imej dan video melalui simulasi komputer dan pemprosesan imej dan video. Dalam penglihatan komputer, pembahagian imej dianggap sebagai tugas asas dan merupakan asas untuk aplikasi penglihatan komputer lanjutan yang lain. Python menyediakan banyak perpustakaan dan alatan yang berkuasa untuk memudahkan pembahagian imej. Mari perkenalkan cara menggunakan Python untuk pembahagian imej.

Apakah itu pembahagian imej?

Segmentasi imej merujuk kepada membahagikan imej kepada beberapa sub-rantau yang tidak bercantum dan nilai piksel dalam setiap sub-rantau mempunyai persamaan tertentu. Biasanya, pembahagian imej digunakan untuk menangani pelbagai tugas penglihatan komputer, seperti pengesanan tepi, pengecaman sasaran, penjejakan sasaran, dsb.

Langkah pembahagian imej

Pembahagian imej biasanya termasuk langkah berikut:

1 Prapemprosesan: Praproses imej, seperti mengeluarkan bunyi, melaraskan kecerahan, dsb.

2. Perwakilan ciri: Setiap piksel diwakili sebagai vektor ciri, dan kaedah perwakilan ciri yang berbeza boleh dibangunkan mengikut keperluan yang berbeza.

3. Pengelompokan: Gunakan algoritma pengelompokan untuk membahagikan vektor ciri kepada kelompok yang berbeza.

4. Pasca pemprosesan: Pasca proses hasil segmentasi, seperti mengalihkan kawasan kecil, menggabungkan kawasan bersebelahan, dsb.

Pembahagian imej dalam Python

Terdapat banyak perpustakaan dan alatan pembahagian imej yang biasa digunakan dalam Python, seperti OpenCV, scikit-image, dll. Alat ini boleh membaca, menyimpan dan menangani dengan cepat. Di bawah, kami akan memperkenalkan beberapa algoritma dan perpustakaan pembahagian imej Python yang popular.

Algoritma K-Means

Algoritma K-Means ialah algoritma pengelompokan klasik Prinsipnya ialah membahagikan data kepada gugusan K supaya setiap titik data ditetapkan dalam gugusan terdekat. Dalam pembahagian imej, kita boleh menganggap nilai RGB setiap piksel sebagai vektor cirinya dan menggunakannya sebagai input algoritma K-Means. Melalui algoritma K-Means, kita boleh membahagikan piksel dalam imej kepada kelompok K Piksel dalam setiap kelompok mempunyai warna dan tekstur yang serupa dan boleh dianggap sebagai rantau. Dengan cara ini, kami telah menyelesaikan tugas pembahagian imej.

Algoritma Tadahan Air

Algoritma Tadahan Air ialah algoritma pembahagian imej berdasarkan topologi Prinsipnya adalah untuk menganggap imej sebagai peta topografi, di mana nilai kelabu setiap piksel sepadan dengan Berdasarkan pada. ketinggian, imej kemudian dibahagikan menggunakan cara air mengalir melalui peta rupa bumi. Operasi khusus adalah untuk memilih beberapa titik benih dahulu, kemudian merawat mata benih ini sebagai puncak atau lembah, dan kemudian mensimulasikan aliran air dari puncak sehingga aliran air bertemu untuk membentuk garis pemisah. Algoritma Watershed berfungsi lebih baik apabila memproses beberapa imej dengan tepi yang jelas.

Algoritma GrabCut

Algoritma GrabCut ialah algoritma pembahagian imej interaktif berdasarkan pemotongan graf. Algoritma ini memerlukan pengguna untuk melabelkan beberapa piksel latar depan dan latar belakang secara manual, kemudian secara automatik membahagikan piksel lain ke dalam kategori latar depan dan latar belakang. Algoritma ini agak interaktif, kerana pengguna boleh memperhalusi hasil pembahagian imej dengan meneruskan anotasi manual. Algoritma GrabCut lebih praktikal dalam beberapa senario yang memerlukan penyuntingan imej yang halus.

Ringkasan

Pembahagian imej ialah salah satu tugas paling asas dan penting dalam bidang penglihatan komputer Terdapat banyak alat dan algoritma pembahagian imej yang berkuasa dalam Python, seperti algoritma K-Means dan Algoritma tadahan air dan algoritma GrabCut, dsb. Alat dan algoritma ini boleh membantu kami menyelesaikan pelbagai tugas pembahagian imej dengan cepat dan menyediakan sokongan asas untuk aplikasi pemprosesan imej lanjutan yang lain. Jadi, jika anda juga berminat dengan penglihatan komputer, Python ialah alat yang patut dipelajari dan digunakan.

Atas ialah kandungan terperinci Contoh Penglihatan Komputer dalam Python: Segmentasi Imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!