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算法描述
函数执行均值迁移图像分割的初始步骤。 该函数实现了均值迁移分割的过滤阶段#xff0c;即输出是经过滤波的“海报化”图像#xff0c;其中颜色… 操作系统ubuntu22.04 OpenCV版本OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言C11
算法描述
函数执行均值迁移图像分割的初始步骤。 该函数实现了均值迁移分割的过滤阶段即输出是经过滤波的“海报化”图像其中颜色梯度和平滑纹理已被平坦化。对于输入图像或缩小的输入图像见下文的每一个像素 (X,Y)函数都会执行均值迁移迭代也就是说在联合空间-色彩超空间中考虑像素 (X,Y) 的邻域 ( x , y ) : X − sp ≤ x ≤ X sp , Y − sp ≤ y ≤ Y sp , ∣ ∣ ( R , G , B ) − ( r , g , b ) ∣ ∣ ≤ sr (x,y): X- \texttt{sp} \le x \le X \texttt{sp} , Y- \texttt{sp} \le y \le Y \texttt{sp} , ||(R,G,B)-(r,g,b)|| \le \texttt{sr} (x,y):X−sp≤x≤Xsp,Y−sp≤y≤Ysp,∣∣(R,G,B)−(r,g,b)∣∣≤sr 其中 (R,G,B) 和 (r,g,b) 分别是在 (X,Y) 和 (x,y) 上的颜色分量向量尽管算法并不依赖于所使用的颜色空间因此任何 3 组件颜色空间都可以使用。在邻域内找到平均空间值 (X’,Y’) 和平均颜色向量 (R’,G’,B’)它们作为下一次迭代的邻域中心 ( X , Y ) ( X ′ , Y ′ ) , ( R , G , B ) ( R ′ , G ′ , B ′ ) . (X,Y)~(X,Y), (R,G,B)~(R,G,B). (X,Y) (X′,Y′),(R,G,B) (R′,G′,B′). 迭代完成后初始像素即迭代开始的像素的颜色分量设置为最终值最后一次迭代的平均颜色 I ( X , Y ) − ( R ∗ , G ∗ , B ∗ ) I(X,Y) - (R*,G*,B*) I(X,Y)−(R∗,G∗,B∗) 当 maxLevel 0 时构建高斯金字塔包含 maxLevel1 层并首先在最小层上运行上述过程。之后结果传播到较大的层并且仅在金字塔较低分辨率层的颜色与当前层的颜色相差超过 sr 的像素上再次运行迭代。这使得颜色区域的边界更加清晰。需要注意的是结果实际上与在整个原始图像上运行均值迁移程序即 maxLevel0的结果不同。
pyrMeanShiftFiltering 是 OpenCV 中的一个函数用于实现均值迁移滤波Mean Shift Filtering。这是一种非局部均值滤波技术可以用于图像分割、降噪等多种图像处理任务。
函数原型
void cv::pyrMeanShiftFiltering
(InputArray src,OutputArray dst,double sp,double sr,int maxLevel 1,TermCriteria termcrit TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITERTermCriteria::EPS, 5, 1)
) 参数
参数src 源图像8 位、3 通道。参数dst 目标图像与源图像格式和大小相同。参数sp 空间窗口半径。参数sr 颜色窗口半径。参数maxLevel 用于分割的最大金字塔层级。参数termcrit 终止准则何时停止均值迁移迭代。
代码示例 #include opencv2/opencv.hpp
#include iostreamint main() {// 加载图像cv::Mat img cv::imread(/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/erik.jpg, cv::IMREAD_COLOR);if (img.empty()) {std::cout 无法加载图像请检查路径是否正确。 std::endl;return -1;}cv::Size sz2Sh( 400, 600 );cv::resize( img, img, sz2Sh, 0, 0, cv::INTER_LINEAR_EXACT );// 使用 pyrMeanShiftFiltering 对图像进行滤波cv::Mat filtered_img;double spatial_radius 10; // 空间窗口半径double color_radius 20; // 颜色窗口半径int max_level 1; // 最大金字塔层级cv::TermCriteria term_crit(cv::TermCriteria::MAX_ITERcv::TermCriteria::EPS, 5, 1); // 终止准则cv::pyrMeanShiftFiltering(img, filtered_img, spatial_radius, color_radius, max_level, term_crit);// 显示结果cv::namedWindow(Original Image, cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow(Original Image, img);cv::namedWindow(Filtered Image, cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow(Filtered Image, filtered_img);cv::waitKey(0); // 等待按键return 0;
}运行结果
