OpenCV之图像分割(二) 高斯混合模型(GMM)方法 样本数据训练与预言&图像分割

基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别

图解：

 

GMM算法概述

GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类
实现方法 - 期望最大化(E - M)
停止条件 - 收敛，或规定的循环次数

 

代码：

#include
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#include
#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main()
{
	Mat img = Mat::zeros(500, 500, CV_8UC3);
	RNG rng;

	Scalar colorTab[] = {
		Scalar(0, 0, 255), // 红
		Scalar(0, 255, 0), // 绿
		Scalar(255, 0, 0), // 蓝
		Scalar(0, 255, 255), // 黄
		Scalar(255, 0, 255) // 品红
	};

	int numCluster = rng.uniform(2, 5);
	int numSample = rng.uniform(5, 1000);
	Mat points(numSample, 2, CV_32FC1);		//两列，单通道，与KMeans不同

	Mat labels;

	//生成随机数
	for (int k = 0; k < numCluster; k++)
	{
		Point center;
		center.x = rng.uniform(0, img.cols);
		center.y = rng.uniform(0, img.rows);
		Mat pointChunk = points.rowRange(k*numSample / numCluster,
			k != numCluster - 1 ? (k + 1)*numSample / numCluster : numSample);
		rng.fill(pointChunk, RNG::NORMAL, Scalar(center.x, center.y), Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05));
	}
	randShuffle(points, 1, &rng);

	Ptr em_model = cv::ml::EM::create();// 生成 EM 期望最大化
	em_model->setClustersNumber(numCluster);		// 设置分类数
	em_model->setCovarianceMatrixType(cv::ml::EM::COV_MAT_SPHERICAL); // 协方差矩阵类型
	em_model->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::EPS +
		TermCriteria::COUNT, 100, 0.1));		// 迭代条件，EM训练比KMeans耗时，可能会不收敛，所以迭代次数设大点
	em_model->trainEM(points, noArray(), labels, noArray());
						// EM训练，获得分类结果，参数labels与KMeans的labels参数意思一样
	/*
	bool trainEM(InputArray samples, //输入的样本，一个单通道的矩阵。从这个样本中，进行高斯混和模型估计
				OutputArray logLikelihoods=noArray(),//可选项，输出一个矩阵，里面包含每个样本的似然对数值
				OutputArray labels=noArray(),	// 可选项，输出每个样本对应的标注
				OutputArray probs=noArray()		//可选项，输出一个矩阵，里面包含每个隐性变量的后验概率
				);
	*/
	Mat sample(1, 2, CV_32FC1);
	for (int row = 0; row < img.rows; row++)	
	{
		for (int col = 0; col < img.cols; col++)
		{
			sample.at(0) = (float)col;
			sample.at(1) = (float)row;
			Vec2d predict = em_model->predict2(sample, noArray());// 预言
			int response = cvRound(predict[1]);// response 就是给出的当前的分类
			circle(img, Point(col, row), 1, colorTab[response]*0.75, -1);// 以EM预言的分类结果，将img当前点用不同颜色绘制出来
			/*
			Vec2d predict2(InputArray sample,//待测样本
						OutputArray probs		//返回一个Vec2d类型的数，包括两个元素的double向量，
						//第一个元素为样本的似然对数值，第二个元素为最大可能混和分量的索引值。
						)	
			*/
		}
	}
	
	for (int i = 0; i < numSample; i++)//绘制出样本中的数据点属于哪种分类
	{
		Point p(cvRound(points.at(i, 0)), cvRound(points.at(i, 1)));
		circle(img, p, 1, colorTab[labels.at(i)], -1);// 用不同颜色在img上绘制上面随机产生的分类点
	}

	imshow("GMM-EM", img);
	waitKey(0);
	return 0;
}

效果图：

代码：图像分割

/*

准备数据，建立一个width*height的样本，将numSample样本在points中填满，
使用一维的存取BGR通道，points是(size(numSample,dims),CV_64FC1);
每一行的points存取img中的一个位置的BGR像素，points填满后。
Ptr em_model = EM::create();设置分类数目，矩阵类型，迭代算法的终止条件
调用trainEM进行训练，将结果放置在labels中，根据labels给图像进行分类标记

预言：设置一样sample存储每一个像素位置的三个通道的值
将sample放入predict2函数中进行预言，将预言结果在图像上标记出来

*/

#include
#include
#include
#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main()
{
	Mat srcImg = imread("toux.jpg");
	if (!srcImg.data)
	{
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	imshow("input image", srcImg);

	Scalar colors[] = {
		Scalar(255, 0, 0),
		Scalar(0, 255, 0),
		Scalar(0, 0, 255),
		Scalar(255, 255, 0)
	};
	int width = srcImg.cols;
	int height = srcImg.rows;
	int dims = srcImg.channels();
	int numCluster = 3;
	int numSample = width*height;

	Mat points(numSample, dims, CV_64FC1);
	Mat labels;

	// 图像RGB像素数据转换为样本数据 
	int index = 0;
	for (int row = 0; row < height; row++) // 这里的步骤与KMeans是一样的
	{
		for (int col = 0; col < width; col++)
		{
			index = row*width + col;
			Vec3b bgr = srcImg.at(row, col);
			points.at(index, 0) = static_cast(bgr[0]);
			points.at(index, 1) = static_cast(bgr[1]);
			points.at(index, 2) = static_cast(bgr[2]);
		}
	}

	double time0 = getTickCount();
	//EM Cluster Train

	Ptr em_model = EM::create(); // 生成 EM 期望最大化，其图像分割的方式是基于机器学习的方式
	em_model->setClustersNumber(numCluster); // 设置分类数
	em_model->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_SPHERICAL); // 协方差矩阵类型
	em_model->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 100, 0.1)); // 迭代条件，EM训练比KMeans耗时，可能会不收敛，所以迭代次数设大点
	em_model->trainEM(points, noArray(), labels, noArray()); // EM训练，获得分类结果，参数labels与KMeans的labels参数意思一样，速度比KMeans要慢很多
	cout << "train time=" << (getTickCount() - time0) / getTickFrequency() << endl; // train time=10425.8  训练所需的时间很长

								   // 对每个像素标记颜色与显示
								   // 对每个像素标记颜色与显示
	Mat result_nopredict = Mat::zeros(srcImg.size(), CV_8UC3);
	Mat result_predict = Mat::zeros(srcImg.size(), CV_8UC3);
	Mat sample(dims, 1, CV_64FC1); // 也只能用 CV_64F
	time0 = getTickCount();
	int r = 0, g = 0, b = 0;
	for (int row = 0; row < height; row++)
	{
		for (int col = 0; col < width; col++)
		{
			// 获取训练的分类结果，放到 result_nopredict 中
			index = row*width + col;
			int label = labels.at(index, 0);
			Scalar c = colors[label];
			result_nopredict.at(row, col)[0] = c[0];
			result_nopredict.at(row, col)[1] = c[1];
			result_nopredict.at(row, col)[2] = c[2];

			// 通过预言获得分类结果，因为EM训练用的是src的颜色数据，所以用src的颜色数据做预言，得到的结果与 result_nopredict 是一模一样的
			b = srcImg.at(row, col)[0];
			g = srcImg.at(row, col)[1];
			r = srcImg.at(row, col)[2];
			sample.at(0) = b;
			sample.at(1) = g;
			sample.at(2) = r;
			Vec2d predict = em_model->predict2(sample, noArray());  // 预言，预言的时间是很短的
			int response = cvRound(predict[1]);						// response 就是目标颜色数据在EM训练中预言的分类
			c = colors[response];
			result_predict.at(row, col)[0] = c[0];
			result_predict.at(row, col)[1] = c[1];
			result_predict.at(row, col)[2] = c[2];

		}
	}
	printf("execution time(ms) : %.2f\n", (getTickCount() - time0) / getTickFrequency()); // execution time(ms) : 1600.31
	imshow("EM-Segmentation nopredict", result_nopredict); // 从效果看，KMeans更好些
	imshow("EM-Segmentation predict", result_predict);

	waitKey(0);
	return 0;
}

效果图：

参考：https://blog.csdn.net/huanghuangjin/article/details/81452229