图像分割与面积计算：实用指南及常见问题解答

2022-11-30 07:15:02

图像分割：基于 K-means 聚类算法的神奇分割技术

图像分割的魅力

图像分割就像一张拼图，将一幅复杂的图像分解成更简单的部分。它赋予计算机"视觉"，让它们理解图像的组成元素。就像考古学家挖掘宝藏，图像分割将隐藏在图像中的有价值信息发掘出来。

K-means 聚类：图像分割的利器

K-means 聚类是一种流行的图像分割算法，它将图像中的像素分组为一组具有相似特性的簇。想象一下一个舞会，一群人聚集在一起，每个小组都由一个共同的兴趣或风格联系在一起。K-means 聚类就像一个"派对策划人"，将像素分配到这些具有相似的"品味"的组中。

OpenCV 实现：图像分割实战

让我们用 OpenCV，一个计算机视觉库，将 K-means 聚类付诸实践。准备好你的图像，让我们踏上图像分割的奇妙旅程。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为二维数组
image_array = np.array(image)

# K-means 聚类
num_clusters = 7
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
_, labels, centers = cv2.kmeans(image_array.reshape(-1, 3), num_clusters, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

# 着色
segmented_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
for i, label in enumerate(labels.flatten()):
    segmented_image[i] = centers[label]

# 创建掩码
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[labels.flatten() == 0] = 255

# 去除绿色点
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 填充内部空隙
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 找到最大轮廓
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算面积
area = cv2.contourArea(max_contour)

# 显示结果
cv2.imshow('分割图像', segmented_image)
cv2.imshow('掩码', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

print('目标面积：', area)