基于聚类的“图像分割” 参考网站： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27365576 昨天萌新使用的是PIL这个库，今天发现机器学习也可以这样玩。 视频地址Python机器学习应用 图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状 ...

K-means算法用于聚类分析，广泛用于机器学习领域。 下面借用百度百科的解释，个人觉得讲的还算清楚： k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度 ...

K-Means算法： 我们常说的K-Means算法属于无监督分类（训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，为进一步的数据分析提供基础），它通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于 ...

二值图像分割 以下的改进是http://www.imagepy.org/的作者原创，我只是对其理解之后改进和说明，欢迎大家使用这个小软件！ 如有朋友需要源工程，请在评论处留邮箱！ 原理：给定最大值处的种子点，然后进行涨水，各个种子点进行碰撞 ...

1 基于阈值 1.1 灰度阈值化 灰度阈值化，是最简单，速度最快的图像分割方法，广泛用于硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 f">ff，输出图像 g">gg，则阈值化公式为： g(i,j)={1当 f(i, j ...

　　本篇随笔参考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189 　　图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像 ...

一 图像分割之阈值分割： 　　请参见halcon例程：gray_histo.hdev 　　此例程中主要用到两个算了： 　　1.gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto) 　　作用：获得图像的某一指定区域内的灰度分布 ...

图像分割 2020入坑图像分割，我该从哪儿入手？ 转自机器之心 初识图像分割 顾名思义，图像分割就是指将图像分割成多个部分。在这个过程中，图像的每个像素点都和目标的种类相关联。图像分割方法主要可分为两种类型：语义分割和实例分割。语义分割会使用相同的类标签标注同一类目标（下图 ...