传统图像分割算法python
时间: 2023-11-07 10:53:03 浏览: 46
常见的传统图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割。
1. 基于阈值的分割
基于阈值的分割是最简单的图像分割方法之一,它将像素分为两类:背景和前景。具体实现可以使用Python中的OpenCV库,代码如下:
```
import cv2
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 基于边缘的分割
基于边缘的分割是利用图像中像素之间的边缘信息进行分割的方法。常用的边缘检测算子有Sobel、Canny和Laplacian等。下面是基于Canny算子实现的代码:
```
import cv2
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
3. 基于区域的分割
基于区域的分割是将图像分为几个不同的区域,每个区域具有一定的相似性。常用的算法包括K-means聚类、分水岭算法等。下面是基于K-means聚类实现的代码:
```
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg')
Z = image.reshape((-1,3))
Z = np.float32(Z)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
K = 8
ret,label,center=cv2.kmeans(Z,K,None,criteria,10,cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
center = np.uint8(center)
res = center[label.flatten()]
res2 = res.reshape((image.shape))
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('kmeans', res2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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