Opencv pythonda k-means algoritmi bilan tasvirlarga ishlov berish

Tasvirlarni segmentatsiyalash algoritmlari.

1. 
   K-Means algoritmi
   

K-means algoritmi-bu bir guruhda joylashgan bir-biriga juda o'xshash xususiyatlarga ega.predmet nuqtalarini klasterlarga birlashtirish uchun ishlatiladigan klasterlash algoritmi hisoblanadi.K-means algoritmidan foydalanib, rasmdagi kichik guruhlarni topish va tasvir piksellarini o'sha kichik guruhga tayinlash mumkin, natijada tasvir segmentlarga bo'linadi.

II. Konturni aniqlash algoritmi.

Konturlarni zichlik yoki rang qiymatlari bo'yicha guruhlangan piksellarni birlashtirish natijasida hosil bo'lgan egri chiziqlar/ko'pburchaklar deb ta'riflash mumkin.
OpenCV bizga tasvirlardagi bu konturlarni aniqlash uchun o'rnatilgan funktsiyalarni taqdim etadi. Konturni aniqlash, odatda, ikkilik tasvirlarda (kulrang o'lchovli tasvirlar) ularga chekka aniqlash yoki chegaralash (yoki ikkalasi) qo'llanilgandan so'ng qo'llaniladi.

OpenCV yordamida konturni aniqlash


III. Niqoblash algoritmi.
Rasmni o'zgartirish uchun niqoblar (piksel qiymatlari sifatida faqat 0 yoki 1 bo'lgan ikkilik tasvirlar) qo'llanilishi niqoblash deb nomlanadi. Niqobdagi nolga to'g'ri keladigan piksellar (rasm) unga niqob qo'llanilganda o'chiriladi.

Niqoblashga misol.

IV. Rangni aniqlash

Rangli oraliqdagi ranglarni aniqlash va tasniflash ranglarni aniqlash deb nomlanadi.
Masalan:

R G B
Red = (255, 0, 0)

Green = (0, 255, 0)
Blue = (0, 0, 255)
Orange = (255, 165, 0)
Purple = (128, 0, 128)

OpenCV Python -da tasvirni segmentatsiya qilish
Biz OpenCV Python va Scikit Learn -da tasvirlarni segmentatsiyalashning 4 xil usuli mavjud.

1. 
   K-Means yordamida tasvir segmentatsiyasi
   
2. 
   Konturni aniqlash yordamida tasvirni segmentlarga ajratish
   
3. 
   Thresholding yordamida tasvirni segmentlarga ajratish
   
4. 
   Rangni niqoblash yordamida tasvirni segmentatsiya qilish
   

Rasm segmentatsiyasini bajarish uchun biz quyidagi rasmdan foydalanamiz.