【图书推荐】《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》-CSDN博客
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务,旨在将图像划分为多个不同的区域或对象。简单来说,图像分割就是将图像中的像素或区域按照某种规则或标准进行分类,使得同一区域内的像素或区域具有相似的性质或特征,而不同区域之间的像素或区域则具有明显的差异。
图像分割的应用非常广泛,例如在医学图像处理中,可以通过图像分割来提取病变区域;在智能交通系统中,可以通过图像分割来识别车辆和行人;在机器人视觉中,可以通过图像分割来识别物体的形状和位置等。
图像分割的方法有很多种,例如阈值分割、区域生长、边缘检测、水平集方法等。其中,阈值分割是最简单的一种方法,它通过设置一个阈值来将图像中的像素分为两类或多类。区域生长是一种基于像素相似性的分割方法,它从种子点开始,逐步合并周围相似的像素或区域。边缘检测则是通过检测图像中的边缘来分割不同的区域或对象。水平集方法则是一种基于曲线演化的分割方法,它通过定义一个能量函数来驱动曲线演化,使得曲线最终停留在目标对象的边界上。
图像分割的应用
图像分割的目标是对图像进行处理,根据每个像素所属的不同种类对其进行标注,即尝试“分割”图像的哪一部分属于哪个类/标签/类别,如图14-1所示。
可以看到,图像中的每个像素都被分类为各自的类。例如,人是一个类,自行车是另一个类,背景是第三个类。这就是语义分割。
图像分割的基本应用非常广泛,在自动驾驶中,计算机驾驶汽车需要对前面的道路场景有很好的理解,分割出汽车、行人、车道和交通标志等物体是很重要的,如图14-2所示。
图14-2 自动驾驶中的图像分割
又如“虚拟美颜”的应用就是基于面部图像分割。面部分割用于将面部的每个部分分割成语义相似的区域,例如嘴唇、眼睛,从而通过不同的算法对部位进行修饰,展示出最好的可视化效果,如图14-3所示。
图14-3 面部图像分割
地球遥感是一种将卫星图像中的每个像素分类为一个类别的方法,以便可以跟踪每个区域的土地覆盖情况,如图14-4所示。例如,如果发现某些地区发生了严重的侵害土地等现象,就可以采取适当的措施。
图14-4
除此之外,图像分割还有在虚拟现实中的应用,例如在AR(增强现实)和VR(虚拟现实)中,应用程序可以分割整个室内区域,以了解椅子、桌子、人、墙和其他类似物体的位置,从而可以高效地放置和操作虚拟物体。