OpenCV4开发入门教程075:图像均值漂移分割(meanshift)

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Mean shift 算法是基于核密度估计的爬山算法,可用于聚类、图像分割、跟踪等

假设在一个多维空间中有很多数据点需要进行聚类,Mean Shift的过程如下:

1、在未被标记的数据点中随机选择一个点作为中心center;

2、找出离center距离在bandwidth之内的所有点,记做集合M,认为这些点属于簇c。同时,把这些求内点属于这个类的概率加1,这个参数将用于最后步骤的分类

3、以center为中心点,计算从center开始到集合M中每个元素的向量,将这些向量相加,得到向量shift。

4、center = center+shift。即center沿着shift的方向移动,移动距离是||shift||。

5、重复步骤2、3、4,直到shift的大小很小(就是迭代到收敛),记住此时的center。注意,这个迭代过程中遇到的点都应该归类到簇c。

6、如果收敛时当前簇c的center与其它已经存在的簇c2中心的距离小于阈值,那么把c2和c合并。否则,把c作为新的聚类,增加1类。

6、重复1、2、3、4、5直到所有的点都被标记访问。

7、分类:根据每个类,对每个点的访问频率,取访问频率最大的那个类,作为当前点集的所属类。

简单的说,mean shift就是沿着密度上升的方向寻找同属一个簇的数据点。

测试代码

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// 功能:代码 7-4 均值漂移图像分割
// 作者:朱伟 zhu1988wei@163.com
// 来源:《OpenCV图像处理编程实例》
// 博客:http://blog.csdn.net/zhuwei1988
// 更新:2016-8-1
// 说明:版权所有,引用或摘录请联系作者,并按照上面格式注明出处,谢谢。//
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//颜色通道分离
static void MergeSeg(Mat& img
, const Scalar& colorDiff = Scalar::all(1))
{
CV_Assert(!img.empty());
RNG rng = theRNG();
// 定义掩码图像
Mat mask(img.rows + 2, img.cols + 2,
CV_8UC1, Scalar::all(0));
for (int y = 0; y < img.rows; y++)
{
for (int x = 0; x < img.cols; x++)
{
if (mask.at<uchar>(y + 1, x + 1) == 0)
{
// 颜色定义
Scalar newVal(rng(256), rng(256), rng(256));
// 泛洪合并
floodFill(img, mask, Point(x, y)
, newVal, 0, colorDiff, colorDiff);
}
}
}
}
int main(int argc, char** argv)
{
cv::Mat srcImg = imread("..\\images\\sea.jpg");
if (srcImg.empty())
return -1;
// 参数设定
int spatialRad = 20;
int colorRad = 20;
int maxPyrLevel = 6;
cv::Mat resImg;
// 均值漂移分割
pyrMeanShiftFiltering(srcImg, resImg,
spatialRad, colorRad, maxPyrLevel);
// 颜色通道分离合并
MergeSeg(resImg, Scalar::all(2));
cv::imshow("src", srcImg);
cv::imshow("resImg", resImg);
cv::waitKey();
return 0;
}

效果为

meanshift

OpenCV4开发入门教程075:图像均值漂移分割(meanshift)
https://feater.top/opencv/opencv-meanshift-image-cut
作者
JackeyLea
发布于
2020年9月20日
许可协议