計(jì)算機(jī)視覺：聚類算法(K-Means)實(shí)現(xiàn)圖像分割

什么是K-means聚類？

K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將一組數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)不同的類別或簇。它基于數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性度量，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最接近的聚類中心。K-means算法的目標(biāo)是最小化數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所屬聚類中心之間的平方距離和。

K-means聚類在圖像分割中的應(yīng)用

在圖像分割中，K-means聚類可以用于將圖像中的像素點(diǎn)分為不同的區(qū)域或?qū)ο蟆Ｃ總€(gè)像素點(diǎn)可以表示為具有不同特征值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。例如，可以使用像素的顏色值作為特征來執(zhí)行基于顏色的圖像分割。

使用K-means算法進(jìn)行圖像分割的步驟

1. 圖像預(yù)處理：在應(yīng)用K-means算法之前，通常需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理步驟可以包括圖像大小調(diào)整、顏色空間轉(zhuǎn)換、濾波等操作，以提取圖像中的關(guān)鍵特征并減少噪音。
2. 數(shù)據(jù)表示：將圖像轉(zhuǎn)換為適合K-means算法處理的數(shù)據(jù)表示形式。常見的表示形式包括每個(gè)像素的顏色特征向量或像素的位置特征向量。
3. 選擇聚類數(shù)：根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的聚類數(shù)K。聚類數(shù)決定了分割后的圖像區(qū)域數(shù)量。
4. 運(yùn)行K-means算法：將圖像數(shù)據(jù)輸入K-means算法，并迭代更新聚類中心，直到算法收斂或達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)。
5. 分割結(jié)果可視化：根據(jù)聚類結(jié)果，將圖像中的像素分配到不同的聚類簇，并使用合適的顏色或灰度級別將不同區(qū)域進(jìn)行可視化展示。

實(shí)現(xiàn)代碼

import numpy as np
import cv2

def preprocess_image(image):
    # 將圖像轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)型，并進(jìn)行歸一化
    normalized_image = image.astype(np.float32) / 255.0

    # 調(diào)整圖像大?。筛鶕?jù)需要調(diào)整）
    resized_image = cv2.resize(normalized_image, (500, 500))

    # 進(jìn)行模糊處理，以減少噪音
    blurred_image = cv2.GaussianBlur(resized_image, (5, 5), 0)

    return blurred_image

def kmeans_segmentation(image, num_clusters):
    # 將圖像轉(zhuǎn)換為一維向量
    pixel_values = image.reshape(-1, 3).astype(np.float32)

    # 運(yùn)行K-means算法
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.1)
    _, labels, centers = cv2.kmeans(pixel_values, num_clusters, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

    # 將每個(gè)像素分配到最近的聚類中心
    segmented_image = centers[labels.flatten()].reshape(image.shape)

    return segmented_image

# 加載圖像
image = cv2.imread('ex5/animal.jpg')

# 預(yù)處理圖像
processed_image = preprocess_image(image)

# 對圖像進(jìn)行K-means分割
num_clusters = 100  # 設(shè)置聚類簇的數(shù)量
segmented_image = kmeans_segmentation(processed_image, num_clusters)

# 顯示原始圖像和分割結(jié)果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

原圖

k=2

k=3

k=6

分析

K-means算法根據(jù)像素的顏色相似性將圖像分割成不同的區(qū)域。分割結(jié)果展示了圖像中不同區(qū)域的顏色聚類，相似顏色的像素被分配到同一個(gè)聚類簇中。通過分割結(jié)果可以清晰地看到圖像中的不同物體或區(qū)域被分割出來，每個(gè)區(qū)域具有相似的顏色特征。
聚類簇?cái)?shù)量選擇會(huì)影響分割結(jié)果。較少的聚類簇?cái)?shù)量可能導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失，將多個(gè)不同的物體或區(qū)域合并在一起；較多的聚類簇?cái)?shù)量可能導(dǎo)致過細(xì)的分割，將一個(gè)物體或區(qū)域細(xì)分成多個(gè)部分。因此，選擇合適的聚類簇?cái)?shù)量對于獲得良好的分割結(jié)果非常重要。即較小的K值可能導(dǎo)致合并和丟失細(xì)節(jié)，較大的K值可能導(dǎo)致過度細(xì)分。選擇適當(dāng)?shù)木垲悢?shù)量是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確圖像分割的關(guān)鍵。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-786151.html

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