如何使用Meanshift算法進行圖像分割

Meanshift 算法是一種基于密度的聚類方法，可以用于圖像分割

導入所需庫：

import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import MeanShift

讀取圖像并轉換為 RGB 格式：

image = cv2.imread('input_image.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

將圖像轉換為一維數組，并刪除第四個通道（Alpha），如果有的話：

image_reshaped = image.reshape((-1, 3))

應用 Meanshift 算法：

bandwidth = 50  # 調整這個值以改變聚類的精度
meanshift = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True)
meanshift.fit(image_reshaped)

獲取聚類標簽和聚類中心：

labels = meanshift.labels_
cluster_centers = meanshift.cluster_centers_

創建一個新的圖像，其中每個像素的顏色由其所屬的聚類中心表示：

segmented_image = cluster_centers[labels].reshape(image.shape)

將分割后的圖像轉換回 BGR 格式并顯示：

segmented_image = cv2.cvtColor(segmented_image.astype(np.uint8), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

這就是如何使用 Meanshift 算法進行圖像分割。請注意，這個方法可能不適用于所有類型的圖像，你可能需要根據實際情況調整參數。

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