Exemple de vision par ordinateur en Python : segmentation d'images

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires actuellement et est également largement utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur. La vision par ordinateur fait référence à la résolution des problèmes d'analyse, de traitement et de reconnaissance d'informations visuelles telles que des images et des vidéos grâce à la simulation et au traitement informatiques d'images et de vidéos. En vision par ordinateur, la segmentation d’images est considérée comme une tâche fondamentale et constitue la base d’autres applications avancées de vision par ordinateur. Python fournit de nombreuses bibliothèques et outils puissants pour faciliter la segmentation d'images. Voyons comment utiliser Python pour la segmentation d'images.

Qu'est-ce que la segmentation d'images ?

La segmentation d'image fait référence à la division d'une image en plusieurs sous-régions disjointes, et les valeurs de pixels dans chaque sous-région présentent certaines similitudes. Généralement, la segmentation d'images est utilisée pour traiter diverses tâches de vision par ordinateur, telles que la détection des contours, la reconnaissance de cibles, le suivi de cibles, etc.

Étapes de segmentation d'image

La segmentation d'image comprend généralement les étapes suivantes :

1. Prétraitement : prétraitez l'image, comme la suppression du bruit, le réglage de la luminosité, etc.

2. Représentation des caractéristiques : chaque pixel est représenté comme un vecteur de caractéristiques et différentes méthodes de représentation des caractéristiques peuvent être développées en fonction de différents besoins.

3. Clustering : utilisez un algorithme de clustering pour diviser les vecteurs de caractéristiques en différents clusters.

4. Post-traitement : post-traitez les résultats de la segmentation, comme la suppression de petites zones, la fusion de zones adjacentes, etc.

Segmentation d'images en Python

Il existe de nombreuses bibliothèques et outils de segmentation d'images couramment utilisés en Python, tels que OpenCV, scikit-image, etc. Ces outils peuvent rapidement lire, enregistrer et traiter des images. Ci-dessous, nous présenterons quelques algorithmes et bibliothèques de segmentation d'images Python populaires.

Algorithme K-Means

L'algorithme K-Means est un algorithme de clustering classique. Son principe est de diviser les données en K clusters, de sorte que chaque point de données soit attribué au cluster le plus proche. Dans la segmentation d'images, nous pouvons considérer la valeur RVB de chaque pixel comme son vecteur caractéristique et l'utiliser comme entrée de l'algorithme K-Means. Grâce à l'algorithme K-Means, nous pouvons diviser les pixels de l'image en groupes K. Les pixels de chaque groupe ont des couleurs et des textures similaires et peuvent être considérés comme une région. De cette façon, nous avons accompli la tâche de segmentation d’images.

Algorithme Watershed

L'algorithme Watershed est un algorithme de segmentation d'image basé sur la topologie. Son principe est de traiter une image comme une carte topographique, dans laquelle la valeur de gris de chaque pixel correspond à l'altitude, puis d'utiliser de l'eau pour segmenter l'image par. flux dans les cartes topographiques. L'opération spécifique consiste à sélectionner d'abord certains points de départ, puis à traiter ces points de départ comme des pics ou des vallées, puis à simuler l'écoulement de l'eau à partir des pics jusqu'à ce que les flux d'eau se rejoignent pour former une ligne de démarcation. L'algorithme Watershed fonctionne mieux lors du traitement de certaines images présentant des bords évidents.

Algorithme GrabCut

L'algorithme GrabCut est un algorithme de segmentation d'images interactif basé sur des coupes graphiques. Cet algorithme nécessite que l'utilisateur étiquete manuellement certains pixels de premier plan et d'arrière-plan, puis divise automatiquement les autres pixels en catégories de premier plan et d'arrière-plan. L'algorithme est quelque peu interactif, car les utilisateurs peuvent affiner les résultats de segmentation d'image en poursuivant l'annotation manuelle. L'algorithme GrabCut est plus pratique dans certains scénarios nécessitant une retouche fine des images.

Résumé

La segmentation d'images est l'une des tâches les plus fondamentales et les plus importantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Il existe de nombreux outils et algorithmes puissants de segmentation d'images en Python, tels que l'algorithme K-Means, l'algorithme Watershed et l'algorithme GrabCut. Ces outils et algorithmes peuvent nous aider à effectuer rapidement diverses tâches de segmentation d'images et fournir une prise en charge de base pour d'autres applications avancées de traitement d'images. Donc, si vous êtes également intéressé par la vision par ordinateur, Python est un outil qui mérite d’être appris et utilisé.

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