图像分割

图像分割是一种将数字图像分解成称为图像段的各种子组的方法，它有助于降低图像的复杂性，从而使图像的进一步处理或分析变得更简单。简单单词中的分词就是给像素分配标签。属于同一类别的所有图片元素或像素都具有分配给它们的公共标签。例如：让我们来看一个问题，其中必须提供图片作为对象检测的输入。可以向检测器输入由分割算法选择的区域，而不是处理整个图像。这将防止检测器处理整个图像，从而减少推断时间。

图像分割技术

在本文中，我们将介绍基于区域的分割和基于聚类的分割。其他分段技术将在后面的部分中讨论。

基于区域的分割

区域可以被分类为表现出相似属性的一组连接的像素。像素之间的相似性可以是在强度、颜色等方面。在这种类型的分割中，存在一些预定义的规则，像素必须遵守这些规则才能被分类到相似的像素区域。在噪声图像的情况下，基于区域的分割方法优于基于边缘的分割方法。基于区域的技术根据它们遵循的方法被进一步分类为两种类型。

区域生长技术

在区域生长法的情况下，我们从一些像素作为种子像素开始，然后检查相邻像素。如果相邻像素遵守预定义的规则，则将该像素添加到种子像素的区域，并且继续下面的过程，直到没有留下相似性为止。此方法遵循自下而上的方法。在区域增长的情况下，可以将首选规则设置为阈值。例如：假设给定图像中的种子像素为2，阈值为3，如果像素的值大于3，则将其视为种子像素区域内。否则，它将被考虑在另一个地区。因此，基于阈值3，在下面的图像中形成2个区域。

区域分割与合并技术

在区域分割中，首先将整个图像视为单个区域。如果区域不遵循预定义规则，则将其进一步划分为多个区域(通常为4个象限)，然后对这些区域执行预定义规则，以便决定是进一步细分还是将其分类为区域。下面的过程继续进行，直到不再需要进一步划分区域，即每个区域都遵循预定义的规则。在区域合并技术中，我们将每个像素看作一个单独的区域。我们选择一个区域作为种子区域，根据预定义的规则检查相邻区域是否相似。如果它们相似，我们将它们合并成一个区域，然后向前移动，以构建整个图像的分割区域。区域分割和区域合并都是迭代过程。通常，首先对图像进行区域分割以将图像分割成最大区域，然后将这些区域合并以形成原始图像的良好分割图像。

在区域分割的情况下，可以检查以下条件，以决定是否细分区域。如果区域中的最大和最小像素强度之差的绝对值小于或等于用户决定的阈值，则该区域不需要进一步分割。

基于聚类的分割

聚类是一种无监督的机器学习算法。它在图像分割中得到了广泛的应用。用于分割的最主要的基于聚类的算法之一是KMeans聚类。这种类型的聚类可用于在彩色图像中生成片段。

KMeans聚类

让我们设想一个二维数据集，以获得更好的可视化效果。首先，在数据集中，首先随机初始化质心(由用户选择)。然后计算所有点到所有簇的距离，并将该点分配给距离最小的簇。然后，通过取该簇的平均值作为质心，重新计算所有簇的质心。然后，再次将数据点分配给这些群集。并且该过程继续进行，直到算法收敛到一个好的解。通常，算法只需很少的迭代就能收敛到解，并且不会反弹。

参考文献

我希望这篇文章和解释对你有用。在接下来的部分中，请继续关注其他分段技术。

请随时联系并给出您的建议：https://www.linkedin.com/in/mrinal-tyagi-02a1351b1/https://www.linkedin.com/in/mrinal-tyagi-02a1351b1/

https://github.com/MrinalTyagihttps://github.com/MrinalTyagi