1、均值漂移算法原理
pyrMeanShiftFiltering算法结合了均值迁移（Mean Shift）算法和图像金字塔（Image Pyramid）的概念，用于图像分割和平滑处理。以下是该算法的详细原理：
1.1 、均值迁移（Mean Shift）算法原理
- 目标：均值迁移算法的目标是找到图像中颜色分布的峰值，这些峰值代表了图像中的不同区域或对象。
- 特征空间：对于一幅彩色图像，每个像素点可以表示为一个五维向量(x, y, r, g, b)，其中(x, y)是像素的位置坐标，(r, g, b)是像素的颜色值。
- 迭代过程：
- 以某个像素点P为圆心，构建一个空间球体（在特征空间中），球体的半径由空间域半径sr和颜色域半径sp决定。
- 在这个空间球体内，计算所有点相对于中心点P的色彩向量之和，然后移动中心点P到这个向量的终点，作为新的中心点P1。
- 重复上述步骤，直到中心点Pn不再移动，满足迭代终止条件（如达到最大迭代次数或迭代精度）。
- 结果：经过迭代，收敛到同一点的起始点被归为一类，这些点的像素值被更新为该类中心点的像素值。这样，图像中的相似区域就被平滑处理，同时保留了边缘等差异较大的特征。
1.2 图像金字塔（Image Pyramid）原理
图像金字塔是一种多分辨率图像表示方法，通过将图像在不同尺度下进行下采样，生成一系列分辨率逐渐降低的图像。在pyrMeanShiftFiltering算法中，图像金字塔用于在不同尺度上对图像进行均值迁移滤波，从而增强算法对图像细节的捕捉能力。
2、 pyrMeanShiftFiltering算法实现
函数原型
dst = cv2.pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr[, dst[, maxLevel[, termcrit]]])
参数说明
src（输入图像）：
- 类型：8位、3通道图像。
- 说明：这是待处理的源图像。
dst（输出图像）：
- 类型：与源图像格式和大小相同的图像。
- 说明：这是处理后的输出图像。
sp（空间窗口半径）：
- 类型：double。
- 说明：定义了像素在物理空间中的邻域范围。该值越大，表示考虑的邻域范围越广。
sr（颜色窗口半径）：
- 类型：double。
- 说明：定义了像素在颜色空间中的邻域范围。该值越大，表示在颜色空间中考虑的相似颜色范围越广。
maxLevel（最大金字塔层级）：
- 类型：int。
- 默认值：1。
- 说明：用于控制图像金字塔的层级数。当
maxLevel > 0时，会构建高斯金字塔，并在最小层上首先运行均值迁移过程。之后，结果会传播到较大的层，并且仅在金字塔较低分辨率层的颜色与当前层的颜色相差超过sr的像素上再次运行迭代。
termcrit（终止准则）：
- 类型：TermCriteria。
- 默认值：TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1)。
- 说明：定义了何时停止均值迁移迭代的条件。可以是迭代次数满足终止条件、迭代目标与中心点偏差满足终止条件，或者两者的结合。
处理过程：
- 首先，在最高尺度的图像上应用均值迁移滤波。
- 然后，将滤波后的图像下采样到下一尺度，并重复应用均值迁移滤波。
这个过程一直持续到达到指定的金字塔层次max_level。 - 输出：算法输出一张经过平滑处理和分割的图像。在这张图像中，相似颜色的区域被平滑处理，不同区域之间的边缘被保留下来。
效果调试
pyrMeanShiftFiltering算法在图像分割、平滑处理、特征提取等方面有广泛应用。通过调整算法参数（如sp、sr、max_level等），可以获得不同的处理效果。例如，较大的sp和sr值会导致更强烈的平滑效果，而较小的值则能保留更多的图像细节。
3、基于均值漂移的水彩画特效
import cv2 as cv
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
#读取原始图像
image = cv.imread('oldman.jpg', cv.IMREAD_COLOR)
#均值漂移分割
meanshift = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 16, 64, 2)
#高斯平滑
gaussian_filter = cv.GaussianBlur(meanshift, (3, 3), 0.8)
#中值滤波
result = cv.medianBlur(gaussian_filter, 3)
ada_result = np.concatenate((image, result), axis=1)
cv.imwrite('wash-painting.jpeg', ada_result)
cv.waitKey()
