在現代科技迅猛發展的背景下，圖像分割技術已成為圖像處理與計算機視覺領域中的關鍵技術之一。無論是在醫學影像分析、自動駕駛還是監控系統中，圖像分割技術都扮演著至關重要的角色。而Python作為一門功能強大且易於學習的編程語言，提供了多種工具和庫來實現高效的圖像分割。本文將介紹基於Python的圖像分割技術，重點講解基於閾值和聚類的方法，並展示如何應用這些技術來處理實際問題。

基於閾值的圖像分割

閾值分割是一種簡單而有效的圖像分割方法，主要基於圖像中像素值的特徵進行分割。該方法將圖像中的像素分為兩個或多個區域，根據預設的閾值將像素分類。通常，閾值分割適用於處理二值圖像，即只有兩種像素值（例如黑與白）。

全局閾值法

全局閾值法是最基本的閾值分割技術。該方法針對整幅圖像設置一個全局閾值，將所有像素根據此閾值進行分割。舉例來說，若設置閾值為128，則將所有像素值大於128的像素設為白色，其他設為黑色。這種方法簡單高效，但對於圖像亮度不均的情況下效果有限。

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取圖像

image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 設置閾值

thresh = 128

# 進行閾值分割

_, binary_image = cv2.threshold(image, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 顯示結果

plt.imshow(binary_image, cmap='gray')

plt.title('全局閾值法')

plt.show()

自適應閾值法

自適應閾值法是一種改進的閾值分割技術，適用於亮度不均的圖像。與全局閾值法不同，自適應閾值法根據圖像局部區域的特徵動態設置閾值，從而能夠更好地處理亮度變化較大的圖像。

# 進行自適應閾值分割

adaptive_thresh_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,

cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 顯示結果

plt.imshow(adaptive_thresh_image, cmap='gray')

plt.title('自適應閾值法')

plt.show()

基於聚類的圖像分割

聚類是一種無監督學習方法，通過將數據分成多個簇（即組）來實現分類。基於聚類的圖像分割技術將圖像像素視為數據點，利用聚類算法將像素分為不同的區域。常用的聚類算法包括K均值聚類和高斯混合模型（GMM）。

K均值聚類

K均值聚類是一種常見的聚類算法，其基本思想是將數據分成K個簇，使每個數據點屬於距離其最近的聚類中心。該方法簡單且計算效率高，因此廣泛應用於圖像分割。

from sklearn.cluster import KMeans

# 讀取圖像並轉換為2D數組

image = cv2.imread('image.jpg')

pixel_values = image.reshape((-1, 3))

pixel_values = np.float32(pixel_values)

# 定義K值並應用K均值聚類

k = 3

kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(pixel_values)

labels = kmeans.labels_

# 轉換結果

segmented_image = labels.reshape(image.shape[:2])

# 顯示結果

plt.imshow(segmented_image)

plt.title('K均值聚類')

plt.show()

高斯混合模型（GMM）

高斯混合模型是一種基於概率分佈的聚類方法，假設數據點來自於多個高斯分佈。該方法通過期望最大化（EM）算法來估計參數，從而實現數據的分割。相較於K均值聚類，高斯混合模型能夠更好地處理數據中的重疊區域。

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 定義高斯混合模型並進行擬合

gmm = GaussianMixture(n_components=k, random_state=0).fit(pixel_values)

labels = gmm.predict(pixel_values)

# 轉換結果

segmented_image_gmm = labels.reshape(image.shape[:2])

# 顯示結果

plt.imshow(segmented_image_gmm)

plt.title('高斯混合模型')

plt.show()

圖像分割技術的應用

圖像分割技術在各個領域中有著廣泛的應用。例如，在醫學影像分析中，圖像分割技術可以用於識別和分割器官或病變區域；在自動駕駛中，可以用於識別車道線、行人和其他車輛；在監控系統中，可以用於檢測和跟蹤移動物體。

醫學影像分析

在醫學影像分析中，準確的圖像分割對於診斷和治療具有重要意義。基於Python的圖像分割技術可以幫助醫生自動識別和分割CT或MRI圖像中的重要結構，如腫瘤、血管等。

# 假設有一張CT圖像進行分割

ct_image = cv2.imread('ct_image.jpg', 0)

# 使用自適應閾值法進行初步分割

adaptive_thresh_ct = cv2.adaptiveThreshold(ct_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,

cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 顯示結果

plt.imshow(adaptive_thresh_ct, cmap='gray')

plt.title('CT圖像自適應閾值分割')

plt.show()

自動駕駛

在自動駕駛領域，圖像分割技術可以幫助車輛識別車道線、行人和其他障礙物，從而實現安全行駛。基於聚類的圖像分割方法在這方面有著廣泛應用。

```python

假設有一張道路圖像進行分割

roadimage = cv2.imread('roadimage.jpg')

pixelvaluesroad = roadimage.reshape((-1, 3))

pixelvaluesroad = np.float32(pixelvalues_road)

使用K均值聚類進行分割

kmeansroad = KMeans(nclusters=2, randomstate=0).fit(pixelvaluesroad)

labelsroad = kmeansroad.labels

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