В этом посте мы рассмотрим, что такое сегментация изображений, некоторые подходы, пример реализации Python и ее приложений. Итак, начнем с определения.
Что такое сегментация изображений?
Сегментация изображения — это фундаментальный метод компьютерного зрения, целью которого является разделение изображения на несколько значимых и отдельных областей, каждая из которых соответствует определенному объекту, форме или структуре, присутствующей в изображении. Этот процесс включает в себя привязку метки к каждому пикселю изображения, чтобы указать сегмент, к которому он принадлежит. Конечная цель — точно очертить границы объектов внутри изображения, что позволит более точно проанализировать и понять его содержание.
Существует несколько подходов к сегментации изображений:
Пороговое значение. Это простой метод, при котором пиксели классифицируются на разные сегменты на основе значений их интенсивности. Если значение интенсивности пикселя превышает определенный порог, он принадлежит одному сегменту; в противном случае оно принадлежит другому. Это эффективно для изображений с четко выраженными различиями в интенсивности между объектами и фоном.
Методы на основе границ. Эти методы определяют границы между различными сегментами, обнаруживая внезапные изменения интенсивности или цвета. Такие методы, как детектор границ Канни, используются для идентификации краев, которые затем можно соединить, чтобы сформировать границы объекта.
Методы на основе областей. Эти методы группируют пиксели в сегменты на основе критериев сходства, таких как цвет, текстура или интенсивность. Такие методы, как кластеризация K-средних или кластеризация среднего сдвига, используются для группировки похожих пикселей вместе.
Методы на основе контуров. Эти методы направлены на определение контуров или очертаний объектов на изображении. Такие методы, как активные контуры (змеи) или алгоритмы трассировки контуров, помогают обнаруживать границы объектов.
Семантическая сегментация. В этом расширенном подходе каждому пикселю присваивается метка класса, указывающая на конкретный объект или структуру, к которой он принадлежит. Это требует обучения моделей глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN), на помеченных наборах данных, чтобы изучить сложные особенности различных объектов.
Сегментация экземпляров. Этот подход позволяет различать не только классы объектов, но и разные экземпляры одного и того же класса. Он предоставляет уникальную метку каждому отдельному экземпляру объекта на изображении.
Математические концепции сегментации изображений
Сегментация изображения в компьютерном зрении предполагает разделение изображения на отдельные области или сегменты для упрощения его анализа. В основе этого процесса лежат несколько математических концепций:
Порог интенсивности. Этот простой метод включает в себя выбор порогового значения и классификацию пикселей на основе того, находятся ли их значения интенсивности выше или ниже порогового значения.
Кластеризация. Такие алгоритмы, как K-Means или Mean-Shift, могут группировать похожие пиксели в кластеры, которые соответствуют различным сегментам изображения.
Теория графов. Методы, основанные на графах, рассматривают изображение как граф, где пиксели — как узлы, а отношения между пикселями — как ребра. Для разделения изображения на сегменты можно использовать разрезы графа и минимальные остовные деревья.
Расширение и разделение областей. Эти методы начинаются с исходного пикселя и расширяют или разделяют области на основе заранее определенных критериев, таких как сходство цвета, текстура или интенсивность.
Преобразование водораздела. Этот метод, вдохновленный геологическими водоразделами, рассматривает изображение как топографическую карту и сегментирует его на основе критериев затопления.
Марковские случайные поля (MRF): MRF моделируют отношения между соседними пикселями и используют вероятности для присвоения меток пикселям, что приводит к сегментированию областей.
Минимизация энергии на основе разрезов. Этот подход формулирует сегментацию изображения как задачу минимизации энергии. Пикселям присваиваются метки для минимизации энергетической функции, которая уравновешивает термин данных (сходство пикселей) и термин гладкости (поощряет использование одинаковых меток для соседних пикселей).
Модели активного контура (змеи). Эти модели итеративно деформируют исходный контур, чтобы он соответствовал границам объекта, минимизируя функционал энергии на основе особенностей изображения и гладкости.
Методы набора уровней. Методы набора уровней представляют границы объекта как наборы нулевого уровня многомерных функций, развивая наборы уровней с течением времени для достижения сегментации.
Реализация Python
Импорт библиотек:
Импортируйте необходимые библиотеки, в основном OpenCV и NumPy.
импортировать cv2
импортировать numpy как np
Прочитать изображение
Прочитайте изображение, для которого вы хотите выполнить сегментацию.
изображение = cv2.imread('image.jpg')
Предварительная обработка изображения.
применяйте методы предварительной обработки, такие как размытие и расчет градиента, чтобы улучшить края.
серый = cv2.cvtColor(изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
размытый = cv2.GaussianBlur(серый, (5, 5), 0)
градиент = cv2.morphologyEx(blurred, cv2.MORPH_GRADIENT, np. те((3,3),np.uint8))
Пороговое значение
. Используйте пороговое значение для создания двоичного изображения, выделяющего интересующие области.
_, порог = cv2.threshold(градиент, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
Морфологические операции:
применяются морфологические операции для очистки двоичного изображения.
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3,3))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)
Фоновый маркер:
Определить определенные фоновые области и отметьте их.
Sure_bg = cv2.dilate(морф, ядро, итерации = 3)
Маркер переднего плана:
Определите определенные области (объекты) переднего плана и отметьте их.
dist_transform = cv2.distanceTransform(morph, cv2.DIST_L2, 5)
_, Sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0,7 * dist_transform.max(), 255, 0)
Неизвестные регионы:
Определите регионы, которые являются неопределенными (неизвестными).
Sure_fg = np.uint8(sure_fg)
неизвестно = cv2.subtract(sure_bg, Sure_fg)
Маркировка маркеров.
Пометьте определенные маркеры переднего плана.
_, маркеры = cv2.connectedComponents(sure_fg)
маркеры = маркеры + 1
маркеры [неизвестно == 255] = 0
Применить алгоритм водораздела.
Примените алгоритм водораздела для сегментации изображения.
маркеры = cv2.watershed(image, маркеры)
image[markers == -1] = [0, 0, 255] # Отметить граничные области красным цветом
Показать результат:
Отобразите сегментированное изображение.
cv2.imshow(’Сегментированное изображение’, image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Приложения
Сегментация изображений находит применение в широком спектре областей:
Обнаружение и отслеживание объектов: помогает идентифицировать и отслеживать объекты на видео или изображениях, что имеет решающее значение для наблюдения и автономных транспортных средств.
Медицинская визуализация. Она играет жизненно важную роль в идентификации и сегментации различных структур на медицинских изображениях, таких как МРТ и КТ.
Дистанционное зондирование. Оно используется для анализа спутниковых изображений для классификации земного покрова, мониторинга посевов и городского планирования.
Редактирование изображения: позволяет точно манипулировать определенными областями изображения, например удалять фон или изменять атрибуты объекта.
Робототехника: помогает роботам понимать окружающую среду и взаимодействовать с объектами.
Ограничения
Сегментация изображений в компьютерном зрении достигла значительного прогресса, но у нее есть некоторые ограничения.
Сложные сцены. Сегментация изображений затруднена в сложных сценах, где объекты плотно упакованы или перекрываются, что затрудняет их точное разделение.
Меткие детали. При сегментации могут возникнуть проблемы с передачей мелких деталей и сложных узоров внутри объектов, особенно если разрешение низкое или текстура объекта сложная.
Неоднозначность. Неоднозначные границы между объектами или экземплярами могут привести к неправильной классификации или неполной сегментации.
Вариативность. Изменчивость условий освещения, ракурсов камеры и внешнего вида объектов может затруднить обобщение моделей сегментации для различных сценариев.
Вычислительные затраты. Многие алгоритмы сегментации требуют больших вычислительных ресурсов, что может стать проблемой для приложений реального времени или при работе с большими наборами данных.
Чувствительность к параметрам. Некоторые методы сегментации требуют настройки различных параметров, и производительность может зависеть от этих настроек.
Семантическое понимание. Хотя сегментация предоставляет метки на уровне пикселей, она по своей сути может не отражать семантическое понимание объектов. Например, различение человека и статуи человека.
Дисбаланс классов. Если определенные классы недостаточно представлены в обучающих данных, модели может быть сложно точно сегментировать эти классы.
Недостаток контекста. Сегментация фокусируется на отдельных объектах, но может не учитывать контекст всей сцены, что может быть важно для понимания взаимоотношений между объектами.
Ограничения реального времени. Для приложений, которым требуется производительность в реальном времени, скорости алгоритмов сегментации может быть недостаточно.
Обобщение. Обеспечение того, чтобы модели сегментации хорошо обобщали невидимые данные, особенно из разных областей, может оказаться непростой задачей.
Неструктурированные сцены. В сценах с беспорядком, окклюзиями или объектами неправильной формы моделям сегментации может быть сложно правильно определить границы объектов.
Частичные окклюзии. Частично перекрытые объекты может быть сложно сегментировать точно, так как модели может быть сложно отличить объект от перекрытия.
Заключение
В целом сегментация изображений является важнейшим строительным блоком компьютерного зрения, позволяющим машинам понимать и интерпретировать визуальную информацию аналогично человеческому восприятию.
Я надеюсь, что пост сможет предоставить подробное описание сегментации изображений в компьютерном зрении.
Спасибо читателям!! Оставайся на связи!
