python图像分割

1、图像分割原理

  图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
  GraphCut是基于图论的分割方法，此类方法基于图论的方法利用图论领域的理论和方法，将图像映射为带权无向图，把像素视作节点，将图像分割问题看作是图的顶点划分问题，利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。

2、图像分割应用

1、Graph Cuts

Wij是节点i到节点j的(i,j)的权重，并且是对割C所有的边的权重进行求和。利用图割方法进行图像分割的思想是对图进行划分 以使割代价Ecut 最小。

2、Graph Cuts改进版

Ed是指源点和汇点到各个像素 之间的连线（前背景先验代价总和），Es指像素点在分割之 间的连线（邻域代价总和）
利用图割方法进行图像分割的 思想是对图进行划分以使割代 价E最小。

3、图像分割实现

            
              from pygraph.classes.digraph import digraph
from pygraph.algorithms.minmax import maximum_flow

gr = digraph()
gr.add_nodes([0,1,2,3])
gr.add_edge((0,1), wt=4)
gr.add_edge((1,2), wt=3)
gr.add_edge((2,3), wt=5)
gr.add_edge((0,2), wt=3)
gr.add_edge((1,3), wt=4)
flows,cuts = maximum_flow(gr, 0, 3)
print ('flow is:' , flows)
print ('cut is:' , cuts)

            
          

            
              # -*- coding: utf-8 -*-

from scipy.misc import imresize
from PCV.tools import graphcut
from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *

im = array(Image.open("empire.jpg"))
im = imresize(im, 0.07)
size = im.shape[:2]
print ("OK!!")

# add two rectangular training regions
labels = zeros(size)
labels[3:18, 3:18] = -1
labels[-18:-3, -18:-3] = 1
print ("OK!!")


# create graph
g = graphcut.build_bayes_graph(im, labels, kappa=1)

# cut the graph
res = graphcut.cut_graph(g, size)
print ("OK!!")


figure()
graphcut.show_labeling(im, labels)

figure()
imshow(res)
gray()
axis('off')

show()

            
          

4、图像分割结果

1、原图：

2、运行结果：

参考文献：图像分割技术介绍