opencv-117-图像均值漂移分割

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图像均值漂移分割是一种无监督的图像分割方法，前面我们在跟踪相关的内容介绍过均值迁移算法，知道均值迁移可以找到图像中特征直方图空间的峰值分布，这里我们还是使用均值迁移，让它去不断分割找到空间颜色分布的峰值，然后根据峰值进行相似度合并，解决过度分割问题，得到最终的分割图像，对于图像多维度数据颜色值(RGB)与空间位置(x,y)，所以需要两个窗口半径，一个是空间半径、另外一个是颜色半径，经过均值漂移窗口的所有的像素点会具有相同的像素值，OpenCV中均值漂移分割的API如下：

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void cv::pyrMeanShiftFiltering(
    InputArray src,
    OutputArray dst,
    double sp,
    double sr,
    int maxLevel = 1,
    TermCriteria termcrit = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1) 
)
src 输入图像
dst输出结果
sp 表示空间窗口大小
sr 表示表示颜色空间
maxLevel表示金字塔层数，总层数为maxlevel+1
tesrmcrit表示停止条件

代码（c++,python）

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#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src = imread("D:/images/yuan_test.png");
	imshow("input", src);
	Mat dst;
	TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 10, 0.1);
	pyrMeanShiftFiltering(src, dst, 20, 40, 2, tc);
	imshow("mean shift segementation demo", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}
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"""
图像均值漂移分割
"""

import cv2 as cv

src = cv.imread("images/yuan_test.png")
cv.imshow("input", src)
dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(src, 25, 40, None, 2)
cv.imshow("result", dst)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果

代码地址

github