opencv中的meanshift图像分割

来源：互联网发布：电脑打不开windows 编辑：程序博客网时间：2024/05/16 09:51

Meanshift（均值漂移）是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。

通过给出一组多维数据点，其维数是(x,y,r,g,b)，均值漂移可以用一个窗口扫描空间来找到数据密度最大的区域，可以理解为数据分布最集中的区域。

在这里需要注意，由于空间位置（也就是上面的x和y）的变化范围与颜色的变化范围（上面的r,g,b）有极大的不同，所以，meanshift对这两个维数要采用不同的窗口半径。在opencv自带的meanshift分割函数cvPyrMeanShiftFiltering()中，就专门有2个半径参数，分别是spatialRadius和colorRadius，这两个参数分别代表的是空间半径(x,y)和颜色(r,g,b)半径。

当均值漂移窗口移动时，经过窗口变换后收敛到数据峰值的所有点都会连通起来，并且属于该峰值。这种所属关系从密集的尖峰辐射，形成了图像的分割。opencv中的meanshift分割实际上是由比例金字塔（cvPyrUP（）,cvPyrDown()）完成的，相关的介绍大家可以看年learning opencv中关于图像金字塔的介绍。

下面的代码是我自己写的，大家可以参考一下。PS：我运行的时候发现实际上cvPyrMeanShiftFiltering的运行效率并不是很高，特别是把spatialRadius的值增大以后迭代时感觉很费时。

#include"highgui.h"#include"cv.h"#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;IplImage* src;  //source imageIplImage* dst;  //the dst image after meanshiftint spatialRad=10,colorRad=20,maxPryLevel=1;void on_Meanshift(int )  //the callback function{//cout<<"spatialRad="<<spatialRad<<endl;   //for test//cout<<"   colorRad="<<colorRad<<endl;//cout<<"        maxPryLevel="<<maxPryLevel<<endl;cvPyrMeanShiftFiltering(src,dst,spatialRad,colorRad,maxPryLevel);  //segmentation use meanshiftcvShowImage("dst",dst);   //show the segmented image}void main(){src = cvLoadImage("1.png");   //load the pictureCvSize size;size.width = src->width;size.height = src->height;dst = cvCreateImage(size,src->depth,3);  //set the size of the dst imagecvNamedWindow("src",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("dst",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("src",src);cvPyrMeanShiftFiltering(src,dst,spatialRad,colorRad,maxPryLevel);//create the trackbarcvCreateTrackbar("spatialRad","dst",&spatialRad,50,on_Meanshift); cvCreateTrackbar("colorRad","dst",&colorRad,60,on_Meanshift);cvCreateTrackbar("maxPryLevel","dst",&maxPryLevel,5,on_Meanshift);cvShowImage("dst",dst);cvWaitKey(0);}

在代码中使用了trackbar,因此可以自己改变spatialRad,colorRad,maxPryLevel的值，以便观察不同参数下的效果。截图如下

下面图是源图片

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