Python 画像セグメンテーション アルゴリズムの使用方法

2年 ago
海斗, 葵
1 minute

Pythonで一般的に使用されるイメージセグメンテーションアルゴリズムには、閾値ベースのセグメンテーションアルゴリズム、エッジベースのセグメンテーションアルゴリズム、領域ベースのセグメンテーションアルゴリズムがあります。以下のサンプルコードは、これらのアルゴリズムを使用してセグメンテーションを行う方法を示します。

  1. 閾値に基づくセグメンテーションアルゴリズム（バイナライゼーション）
import cv2
def threshold_segmentation(image, threshold):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
return binary
image = cv2.imread('image.jpg')
threshold = 127
segmented_image = threshold_segmentation(image, threshold)
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  1. エッジベースセグメンテーションアルゴリズム（Cannyエッジ検出）
import cv2
def edge_segmentation(image, min_threshold, max_threshold):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, min_threshold, max_threshold)
return edges
image = cv2.imread('image.jpg')
min_threshold = 100
max_threshold = 200
segmented_image = edge_segmentation(image, min_threshold, max_threshold)
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  1. 領域ベースのセグメンテーションアルゴリズム（Felzenszwalbアルゴリズム）
import cv2
import numpy as np
def region_segmentation(image, scale, min_size):
segments = cv2.ximgproc.segmentation.createGraphSegmentation()
segments.setSigma(0.5)
segments.setK(500)
segments.processImage(image)
result = segments.createSuperpixelMask()
return result
image = cv2.imread('image.jpg')
scale = 0.1
min_size = 100
segmented_image = region_segmentation(image, scale, min_size)
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

なお、上記のサンプルコードでは、image.jpgは分割処理を行いたい画像ファイル名ですので、実際の環境に合わせて変更してください。また、OpenCVライブラリのインストールが必要ですので、pip install opencv-pythonコマンドでインストールを行ってください。

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