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

El algoritmo de cambio medio es un algoritmo de agrupamiento general. El principio básico es: para un número determinado de muestras, seleccione una de ellas, use la muestra como punto central para delimitar un área circular, encuentre el centroide de la muestra en el área circular, es decir, el punto con mayor densidad. Y luego use este punto como El centro continúa el proceso iterativo anterior hasta la convergencia final.

Esta característica del algoritmo de cambio medio se puede utilizar para lograr la segmentación de imágenes en color. La función correspondiente en Opencv es pyrMeanShiftFiltering. Estrictamente hablando, esta función no es la segmentación de una imagen, sino el filtrado suave de una imagen a nivel de color. Puede neutralizar colores con distribución de color similar, suavizar detalles de color y erosionar pequeñas áreas de color, por lo que su sufijo en Opencv es filtro, no segmento. Primero enumeremos esta función y luego hablemos sobre el proceso de implementación de "segmentar" imágenes en color.

El proceso de implementación del algoritmo es el siguiente: el origen es el punto de iteración inicial seleccionado y se suman todos los vectores dentro del círculo azul (radio H). El resultado de la suma está representado por un vector amarillo cuyo punto final apunta al punto rojo que se muestra en la imagen de arriba. Luego, en la siguiente iteración, dibuje un círculo con el punto rojo como centro y H como radio, y luego encuentre la suma de todos los vectores en el círculo con el centro como punto inicial.

Si esta iteración continúa, el centro del círculo convergerá a un punto fijo, que es el lugar con mayor densidad de probabilidad. Por lo tanto, el algoritmo de cambio medio es esencialmente un algoritmo de optimización basado en gradientes.