了解图像分割
当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。
什么是图像分割？
想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？
首先，我们会看道路两旁，以确定接近的车辆等环境对象，然后我们会对接近的车辆的速度做出一些快速的估计，并决定何时以及如何过马路。所有这些都发生在很短的时间内，非常很的神奇。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
我们的大脑捕捉道路两侧的图像它检测道路上的车辆和其他物体==物体检测它还确定了它检测到的每个对象的形状 == 图像分割通过确定不同物体的形状，我们的大脑能够在同一张快照中检测到多个物体，这是多么神奇啊。
让我们进一步了解，假设我们有我们的图像分类模型，它能够以 95% 上的准确率对苹果和橙子进行分类。当我们输入一幅同时包含苹果和橙子的图像时，预测精度会下降。随着图像中对象数量的增加，分类模型的性能会下降，这就是目标定位发挥作用的地方。
在我们检测图像中的对象并对其进行分类之前，模型需要了解图像中的内容，这就是图像分割的帮助所在。它为图像中的对象创建一个像素级的蒙版，这有助于模型更精细地理解对象的形状及其在图像中的位置。
目标检测 VS 图像分割
分割的类型有哪些？
图像分割大致分为两大类。
语义分割实例分割
检测到的对象 — 语义段 — 实例段
品牌空间为站长提供本地商家的网上展示系统，它具有丰富的功能，如商品、相册、消费券、团购、公告等。 品牌空间基于 UCenter，能够独立建站。 品牌空间(brand) v2.1 UTF-8 重点更新：A 增加商品0元支付预订功能B 增加店铺商品分类标签功能C 增加全站地图频道D 增加新的店铺通栏模板E 增加店铺认证功能F 增加商情聚合频道G 增加店铺首页橱窗图片轮播功能H 增加店铺首页商家介绍区
在第一张图片中，我们可以看到检测到的对象都是男性。在语义分割中，我们认为所有这些像素都属于一类，因此我们用一种颜色表示它们。另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。
根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。
基于区域的分割基于边缘检测的分割基于聚类的分割基于CNN的分割等。接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。
什么是基聚类的分割？
聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。
现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。现在让我们看一些代码示例。
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制from skimage.io import imreadfrom skimage.color import rgb2grayimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom scipy import ndimage# Scaling the image pixels values within 0-1img = imread('./apple-orange.jpg') / 255plt.imshow(img)plt.title('Original')plt.show()
由于肉眼可见，图像中有五个色段
苹果的绿色部分橙子的橙色部分苹果和橙子底部的灰色阴影苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分白色背景让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# For clustering the image using k-means, we first need to convert it into a 2-dimensional arrayimage_2D = img.reshape(img.shape[0]*img.shape[1], img.shape[2])# Use KMeans clustering algorithm from sklearn.cluster to cluster pixels in imagefrom sklearn.cluster import KMeans# tweak the cluster size and see what happens to the Outputkmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(image_2D)clustered = kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_]# Reshape back the image from 2D to 3D imageclustered_3D = clustered.reshape(img.shape[0], img.shape[1], img.shape[2])plt.imshow(clustered_3D)plt.title('Clustered Image')plt.show()
效果非常好，我们能够将五个部分组合在一起，这就是聚类分割的工作原理。目前有许多先进的技术，例如 Mask R-CNN，可以进行更细粒度的分割。
Github代码连接：
https://github.com/Mathanraj-Sharma/sample-for-medium-article/blob/master/cluster-based-segmentation-skimage/cluster-based-segmentation.ipynb
