В мире компьютерного зрения сегментация изображения является важнейшей задачей, которая предполагает разделение изображения на несколько областей или сегментов. Этот метод широко используется в различных областях, включая медицинскую визуализацию, автономные транспортные средства, распознавание объектов и многое другое. В этой статье блога мы рассмотрим несколько популярных методов сегментации изображений, приведем примеры кода и объясним их применение.

1. Пороговое определение.
   Пороговое определение — один из самых простых и наиболее часто используемых методов сегментации изображений. Он предполагает установку порогового значения, при котором пиксели ниже порога классифицируются как один сегмент, а пиксели выше порога классифицируются как другой сегмент. Давайте рассмотрим пример кода с использованием Python и OpenCV:

import cv2
def threshold_segmentation(image, threshold):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return binary
image = cv2.imread("image.jpg")
segmented_image = threshold_segmentation(image, 128)

2. Сегментация по краям.
   Сегментация по краям направлена ​​на обнаружение и выделение границ между различными объектами на изображении. Он использует алгоритмы обнаружения краев, такие как обнаружение краев Canny, для выделения краев. Вот пример использования Python и OpenCV:

import cv2
def edge_segmentation(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
    return edges
image = cv2.imread("image.jpg")
segmented_image = edge_segmentation(image)

3. Сегментация по регионам.
   Сегментация по регионам направлена ​​на группировку пикселей со схожими характеристиками в значимые области. Одним из популярных алгоритмов сегментации по регионам является алгоритм водораздела. Он рассматривает интенсивность пикселей как топографическую поверхность и имитирует затопление водой, чтобы разделить регионы. Вот пример использования Python и OpenCV:

import cv2
import numpy as np
def region_segmentation(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
    dist_transform = cv2.distanceTransform(binary, cv2.DIST_L2, 5)
    _, segmented_image = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
    return segmented_image.astype(np.uint8)
image = cv2.imread("image.jpg")
segmented_image = region_segmentation(image)

4. Семантическая сегментация.
   Семантическая сегментация включает в себя классификацию каждого пикселя изображения по заранее определенным категориям. Этот метод часто используется для таких задач, как обнаружение объектов и понимание сцены. Подходы, основанные на глубоком обучении, такие как архитектура U-Net или Fully Convolutional Network (FCN), достигли выдающихся результатов в семантической сегментации. Вот пример использования платформы PyTorch:

import torch
import torchvision
def semantic_segmentation(image):
    model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True)
    model.eval()
    transform = torchvision.transforms.Compose([
        torchvision.transforms.ToTensor(),
        torchvision.transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)['out']
    segmented_image = torch.argmax(output.squeeze(), dim=0).detach().numpy()
    return segmented_image
image = Image.open("image.jpg")
segmented_image = semantic_segmentation(image)

Сегментация изображений — это фундаментальный метод компьютерного зрения, позволяющий использовать различные приложения и достижения в этой области. В этой статье мы рассмотрели несколько методов сегментации изображений, включая пороговую обработку, сегментацию по краям, сегментацию по регионам и семантическую сегментацию. Понимая эти методы и используя соответствующие алгоритмы, разработчики и исследователи могут раскрыть весь потенциал анализа и интерпретации изображений.