随机步行算法是一种常用于图像分割和图像分析的算法。它通过模拟随机游走来确定图像中每个像素的标签或类别。随机步行算法特别适合用于解决有种子标记的图像分割问题，其中用户提供一些初始标记来指导分割过程。

随机步行算法

随机步行算法的核心思想是使用概率模型模拟像素之间的连接强度，通过模拟从标记点到未标记点的随机游走，来决定每个未标记像素所属的类别。具体来说，算法将图像视为图形，其中像素是节点，边缘权重反映像素之间的相似性。

数学模型

Python 实现

以下是随机步行算法的 Python 实现，使用 OpenCV 和 NumPy 进行图像处理。

import numpy as np
import cv2
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse