图像分割
部分图片
图像分割是将图像划分为部分或区域的过程。这种划分通常是基于图像中像素的特征。例如，在图像中找到区域的一种方法是寻找像素值中的突发性不连续，这通常表示边缘。这些边可以定义区域。其他方法根据颜色值或纹理将图像划分为区域。
功能
activecontour |
使用活动轮廓(蛇)将图像分割为前景和背景 |
imsegfmm |
二值图像快速步进分割方法 |
imseggeodesic |
利用基于测地线距离的颜色分割将图像分割成两个或三个区域 |
gradientweight |
根据图像梯度计算图像像素的权重 |
graydiffweight |
根据灰度强度差计算图像像素的权重 |
grayconnected |
选择具有相似灰度值的连续图像区域 |
graythresh |
使用Otsu方法的全局图像阈值 |
multithresh |
使用Otsu方法的多级图像阈值 |
otsuthresh |
使用Otsu方法的全局直方图阈值 |
adaptthresh |
自适应图像阈值使用局部一阶统计 |
boundarymask |
找到分割的区域边界 |
superpixels |
图像的二维超像素过分割 |
lazysnapping |
使用基于图的分割方法将图像分割为前景和背景 |
grabcut |
利用基于迭代图的分割方法将图像分割为前景和背景 |
superpixels3 |
三维图像的三维超像素超分割 |
imoverlay |
将二进制掩码刻录成二维图像 |
labeloverlay |
在二维图像上叠加标签矩阵区域 |
label2idx |
将标签矩阵转换为线性指标的单元格数组 |
主题
使用图像分割器分割
本主题提供了图像分割应用程序及其功能的概述。
使用图形切割将图像分割为前景和背景元素，使用在图像上绘制的分类线。
使用局部图形切割(grabcut)将图像分割为前景和背景元素，使用在图像上绘制的分类线。
要从图像中分割圆圈，使用图像分割器应用程序中的查找圆圈选项，并指定可接受的直径范围。
使用图像分割器应用程序中的自动集群选项将图像分割为前景和背景元素。
使用颜色阈值分割
这个例子展示了如何基于相似颜色的区域分割图像。您可以在不同的颜色空间中显示图像，以区分图像中的对象。
您可以对从实时USB网络摄像头获取的图像执行颜色阈值。
使用点云控制通过选择属于要隔离的对象的颜色范围来分割图像。
使用Gabor滤波器，超像素和其他技术分割
这个例子展示了如何使用纹理分割来识别基于纹理的区域。
这个例子展示了如何使用K-means聚类和超像素来执行基于颜色特征的土地类型分类。
这个例子展示了如何使用活动轮廓执行三维分割，以及如何使用Volume Viewer应用程序查看结果。
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