基于聚类的“图像分割”

    xiaoxiao2025-07-07  9

    来源

    https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001

    图像分割:

    利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若 干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区 域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域 提取出来用于不同的研究。 图像分割技术已在实际生活中得到广泛的应用。

    例如:在机车检验领域, 可以应用到轮毂裂纹图像的分割,及时发现裂纹,保证行车安全;在生物医 学工程方面,对肝脏CT图像进行分割,为临床治疗

    图像分割常用方法:

    阈值分割:对图像灰度值进行度量,设置不同类别的阈值,达到分割的目的。 边缘分割:对图像边缘进行检测,即检测图像中灰度值发生跳变的地方,则为一片 区域的边缘。 直方图法:对图像的颜色建立直方图,而直方图的波峰波谷能够表示一块区域的颜 色值的范围,来达到分割的目的。 特定理论:基于聚类分析、小波变换等理论完成图像分割。

    目标:利用K-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类实现简单的图像分割

    输出:同一聚类中的点使用相同颜色标记,不同聚类颜色不同

    刘润森! 认证博客专家 Python Java 前端 17年就读于东莞XX学院化学工程与工艺专业,GitChat作者。Runsen的微信公众号是"Python之王",因为Python入了IT的坑,从此不能自拔。公众号内容涉及Python,Java计算机、杂谈。干货与情怀同在。喜欢的微信搜索:「Python之王」。个人微信号:RunsenLiu。不关注我公号一律拉黑!!!
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