¿Qué es la tecnología de segmentación de imágenes por desplazamiento medio?

El algoritmo de desplazamiento medio es un algoritmo de agrupamiento general. Su principio básico es: para un número determinado de muestras, seleccione cualquiera de las muestras y divida un área circular con la muestra como centro. La masa de la muestra en el área es el punto con mayor densidad, y luego el proceso iterativo con este punto como centro continúa hasta la convergencia final.

Esta característica del algoritmo de cambio medio se puede utilizar para implementar la segmentación de imágenes en color. La función correspondiente en Opencv es pyrMeanShiftFiltering. Estrictamente hablando, esta función no es una segmentación de imagen, sino un filtro de suavizado a nivel de color de la imagen. Puede neutralizar colores con distribución de color similar, suavizar detalles de color y erosionar áreas de color más pequeñas, por lo que en Opencv Su sufijo es ​. ​"Filtro", no "segmento". Primero enumeremos las funciones y luego hablemos sobre cómo implementar la "segmentación" de una imagen en color.

El proceso de implementación de este algoritmo es el siguiente: toma el origen como el punto de selección de iteración inicial, suma todos los vectores dentro del círculo azul (su radio se registra como h) y el resultado de la suma se muestra en el vector amarillo, su punto final apunta al punto rojo que se muestra en la figura anterior. La siguiente iteración toma el punto rojo como el centro del círculo, h es el radio del círculo y luego encuentra la suma de todos los vectores y el círculo. comenzando desde el centro del círculo.

Después de dicha iteración, el centro del círculo es el punto fijo de convergencia, es decir, el punto donde la densidad de probabilidad es máxima. Entonces, el algoritmo de cambio medio es esencialmente un algoritmo de optimización basado en gradientes.