【CV】基于聚类的图像分割-Python
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· 2021-11-19
当我们在做一个图像分类任务时,首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域,然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术,它会帮助我们在一定程度上提高模型性能,让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。
想象一下我们要过马路,过马路之前我们会做什么?
首先,我们会看道路两旁,以确定接近的车辆等环境对象,然后我们会对接近的车辆的速度做出一些快速的估计,并决定何时以及如何过马路。所有这些都发生在很短的时间内,非常很的神奇。
我们的大脑捕捉道路两侧的图像
它检测道路上的车辆和其他物体==物体检测
它还确定了它检测到的每个对象的形状 == 图像分割
通过确定不同物体的形状,我们的大脑能够在同一张快照中检测到多个物体,这是多么神奇啊。
让我们进一步了解,假设我们有我们的图像分类模型,它能够以 95% 上的准确率对苹果和橙子进行分类。当我们输入一幅同时包含苹果和橙子的图像时,预测精度会下降。随着图像中对象数量的增加,分类模型的性能会下降,这就是目标定位发挥作用的地方。
在我们检测图像中的对象并对其进行分类之前,模型需要了解图像中的内容,这就是图像分割的帮助所在。它为图像中的对象创建一个像素级的蒙版,这有助于模型更精细地理解对象的形状及其在图像中的位置。
目标检测 VS 图像分割
图像分割大致分为两大类。
语义分割
实例分割
![](https://filescdn.proginn.com/8a36382822970844404fd78f6650dadc/0a298c4b998d076e584784af1d7b84f0.webp)
检测到的对象 — 语义段 — 实例段
在第一张图片中,我们可以看到检测到的对象都是男性。在语义分割中,我们认为所有这些像素都属于一类,因此我们用一种颜色表示它们。另一方面,在实例分割中,这些像素属于同一类,但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。
根据我们使用的分割方法,分割可以分为许多类别。
基于区域的分割
基于边缘检测的分割
基于聚类的分割
基于CNN的分割等。
接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。
聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。
现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色,这与橙色的像素值不同。如果我们能把这些点聚在一起,我们就能正确地区分每个物体,这就是基于聚类的分割的工作原理。现在让我们看一些代码示例。
from skimage.io import imread
from skimage.color import rgb2gray
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from scipy import ndimage
# Scaling the image pixels values within 0-1
img = imread('./apple-orange.jpg') / 255
plt.imshow(img)
plt.title('Original')
plt.show()
由于肉眼可见,图像中有五个色段
苹果的绿色部分
橙子的橙色部分
苹果和橙子底部的灰色阴影
苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分
白色背景
让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类
# For clustering the image using k-means, we first need to convert it into a 2-dimensional array
image_2D = img.reshape(img.shape[0]*img.shape[1], img.shape[2])
# Use KMeans clustering algorithm from sklearn.cluster to cluster pixels in image
from sklearn.cluster import KMeans
# tweak the cluster size and see what happens to the Output
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(image_2D)
clustered = kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_]
# Reshape back the image from 2D to 3D image
clustered_3D = clustered.reshape(img.shape[0], img.shape[1], img.shape[2])
plt.imshow(clustered_3D)
plt.title('Clustered Image')
plt.show()
效果非常好,我们能够将五个部分组合在一起,这就是聚类分割的工作原理。目前有许多先进的技术,例如 Mask R-CNN,可以进行更细粒度的分割。
Github代码连接:
https://github.com/Mathanraj-Sharma/sample-for-medium-article/blob/master/cluster-based-segmentation-skimage/cluster-based-segmentation.ipynb
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