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在这篇文章中，我将重点介绍基于边缘和基于区域的分割技术，在进入细节之前，我们需要了解什么是分割以及它是如何工作的。
图像分割是一种将数字图像分割成各种图像对象的技术。
一个区域（图像对象）中的每个像素在某些属性上是相似的，例如颜色、强度、位置或纹理，这可以降低图像的复杂性，以便于分析。在分割的帮助下，还可以从图像中检测出隐藏信息。
分割算法处理图像的两个基本属性：
在下图中，我们看到了一张以椅子、桌子、窗户等为特征的图像。我们可以通过分割来分别获取这些对象。中间的图像有一把椅子、一张桌子和窗户作为我们的分割图像对象。在最右边的图像中，通过标记图像对象来使用实例分割。
在使用 Python 进行机器学习之后，分割变得非常容易。
将图像划分为不同的图像对象，从中获取信息，然后使用标签来训练各种 ML 模型以解决业务问题，其中一个例子是一个面部识别系统，该系统通过分割自动标记出勤情况。
分割的另一个应用是在医学领域中，在检测到肿瘤、癌症等严重疾病后进行高效和快速的诊断，以及查看由射线照相、MRI、热成像、内窥镜检查、细胞和组织的超声检查生成的医学图像中的模式。图像分割在机器人等领域也有巨大的应用。
图像分类是一种流行的分割应用，算法只能从图像中捕获所需的成分。在 Python 中实现图像分割很容易，以获得快速的结果。
在这种方法中，区域的边界彼此之间以及与背景之间的差异很大，允许基于强度（灰度级）的局部不连续性进行边界检测。
换句话说，它是在图像中定位边缘的过程。这是理解图像特征的非常重要的一步，因为我们知道边缘由有意义的特征组成并且具有重要的信息。
这种方法包括根据一组特定的标准将图像划分为相似的区域。
基于区域的分割技术涉及一种算法，该算法通过将图像划分为具有相似像素特征的各种组件来进行分割，该技术在输入图像中搜索小块或大块以进行分割。
它将向选定的块添加更多像素，或者将块点进一步缩小为更小的段，并将它们与其他更小的块点合并。因此，基于该方法还有两种更基本的技术：区域生长和区域合并与分割。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import datacoins = data.coins()hist = np.histogram(coins, bins=np.arange(0, 256))fig, (ax1) = plt.subplots()ax1.imshow(coins, cmap=plt.cm.gray,interpolation='nearest')
from skimage.feature import cannyedges = canny(coins/255.)fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))ax.imshow(edges, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')ax.axis('off')ax.set_title('Canny detector')Text(0.5, 1.0, 'Canny detector')
在这段代码中，我们使用了 canny 库，这是一种流行的边缘检测算法来检测输入图像的边缘。
通过设置有效对象的最小大小，可以轻松去除小的虚假对象：
from scipy import ndimage as ndifill_coins = ndi.binary_fill_holes(edges)fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))ax.imshow(fill_coins, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')ax.axis('off')ax.set_title('Filling the holes')Text(0.5, 1.0, 'Filling the holes')
我们使用ndimage as ndi，这意味着一个n维图像，它是处理图像处理操作的子模块，如输入、输出、裁剪、过滤等。
Ndi.binary_fill_holes用于填充连接到边界的n维二进制阵列孔和侵入孔。
from skimage.filters import sobelelevation_map = sobel(coins)fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))ax.imshow(elevation_map, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')ax.axis('off')ax.set_title('elevation_map')Text(0.5, 1.0, 'elevation_map')
在这里，我们从skimage.filters导入sobel模块，该模块用于查找输入图像中的边缘。
Sobel transform 还可以帮助我们找到输入图像中的垂直和水平边缘。
这篇文章用 Python 实现详细解释了分割及其两种重要技术（基于边缘的分割和基于区域的分割）。
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