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利用均值漂移实现图像分割的原理和OpenCV代码

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要想大致理解均值漂移实现图像分割的原理请见网页基于均值漂移的图像分割算法 - 豆丁网，网页中对原理的理解已经说得比较清楚。如果你想了解详细原理，可以参考PAMI 2003的一篇文章,非常经典的哦,Mean Shift:A Robust Approach Toward Feature Space Analysis。

算法实施过程为：原点是选定的初始迭代点，将蓝色圆(其半径记为h)内所有向量相加，相加的结果如黄色向量所示，其终点指向上图所示的红色点，则下一次迭代以该红色点为圆心，h为半径画圆，然后求这个圆内以圆心为起点所有向量的和。如此迭代下去，圆的中心点为收敛于一个固定的点，也就是概率密度最大的地方。所以 均值漂移算法本质上是一种基于梯度的优化算法。

利用均值漂移实现图像分割的原理和OpenCV代码_第1张图片

OpenCV中提供了函数pyrMeanShiftFiltering()来实现，函数原型如下：

void pyrMeanShiftFiltering( InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, int maxLevel = 1, TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) );

各参数的含义如下：

src-输入图像，要求是8位的三通道图像！

dst-表示结果输出图像，与输入图像同类型同尺寸。

sp-空间窗的半径,空间和颜色两个因素作为迭代的对象

sr-颜色窗的半径,空间和颜色两个因素作为迭代的对象

maxLevel-高斯金字塔分割的最高水平,当maxlevel>0时，建立maxlevel+1层高斯金字塔，层层迭代，减少运算量

termcrit-均值漂移参数的终止条件

代码如下(代码中用到的图像的下载链接：sea.jpg_免费高速下载|百度网盘-分享无限制)：

代码请访问博文0042-在OpenCV下利用均值漂移(Meanshift)进行图像分割_清溪算法-CSDN博客_均值漂移算法图像分割获取

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运行结果如下图所示：

利用均值漂移实现图像分割的原理和OpenCV代码_第2张图片

从结果中来看，此算法比分水岭分割法的效果要好很多嘛，不过我在运行过程中发现花的时间较长啊！

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    第十章 位运算   1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节   2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低；   3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
  • 14点睛Spring4.1-脚本编程 wiselyman spring4
    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
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