PYTHON СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Python предоставляет различные инструменты для сегментации изображений. Среди них:

Один из простых подходов к сегментации изображений - это пороговое преобразование. Его суть заключается в превращении цветного изображения в монохромное по определенному порогу значения яркости.

img = cv2.imread(path_to_image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
thresholded = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)

Другой подход - использование методов на основе графов, например, обнаружение границ и заполнение замкнутых контуров. Этот подход позволяет выделить объекты на изображении, основываясь на их контурах.

from skimage import segmentation
from skimage import filters
img = cv2.imread(path_to_image)
edges = filters.sobel(img)
labels = segmentation.slic(img, compactness=30, n_segments=400)
out = segmentation.mark_boundaries(img, labels)

Третий подход - это использование машинного обучения для сегментации изображений. Существуют готовые модели, позволяющие классифицировать пиксели на изображении на основе обученной модели. Также можно обучать свою модель с помощью библиотек, например, TensorFlow или PyTorch.

Какой подход использовать, зависит от конкретной задачи. Например, для простой сегментации изображения на переднем и заднем плане может быть достаточно порогового преобразования. Для более сложных задач требуется более продвинутый подход с использованием графов или машинного обучения.

Строим Нейронную Сеть для Распознавания Изображений за 20 минут

Черный треугольник — искусственный интеллект

DOCS #7. Сегментация изображений через водораздел и кластеризацию (scipy-lectures)

Лекция 4. Сегментация Изображений

Прикладное машинное обучение 14. Сегментация изображений.

Распознавание объектов на Python - Поиск объектов на изображении - TensorFlow, PixelLib

11. Сегментация изображений с помощью нейросетей

Поиск объектов на видео с Python и TensorFlow с нуля, cтроим и обучаем нейросеть UNet

BLGPG-8424804CF3C0-24-09-20-01

Новые материалы: