使用纹理和颜色特征进行图像分割的C++代码下载

简介：
这段C++代码利用了先进的图像处理技术，通过分析纹理与色彩特性实现高效精准的图像分割。适用于研究及开发领域，助力视觉识别任务。 该提案旨在通过在图像中查找感兴趣的对象来改进算法。一张图片可能包含许多不同姿态的物体；因此，直接使用分类器处理整个图像是不可行的。我们首先需要分割图像并提取单个对象，以便提供一个局部区域作为分类器输入，并最终识别出感兴趣的物体。基于定义的基本特征，我们可以缩小可用分类器的选择范围。 大多数现有的库提供了仅依赖分水岭、图形切割等方法进行自动图像分割的功能，但这些方法并未考虑纹理属性的影响。本周我们分析了两个简单却非常关键的特征：纹理和颜色。利用这两个特性，我们已经开发了自己的图像分割算法。首先，实现了一种基于相似颜色区域组合的方法。由于在RGB色彩空间中定义距离度量较为困难，我们将图像转换为HSV色彩空间以方便地使用简单的度量来评估颜色相似性。 选择随机点作为起始位置进行区域增长，并根据颜色相似性的标准将像素合并在一起。完成此步骤后，我们得到一个基于颜色的粗略分割结果。接下来，确定单个像素的梯度方向并将重叠20x20像素的小块分组以形成纹理模式。通过考虑每个梯度方向出现频率来定义区域纹理，并对其进行统计测量（如均值、方差、密度和众数），以便更好地量化并比较不同区域间的差异性。 以上技术手段为我们实现图像分割提供了坚实的基础，有助于在复杂背景下识别感兴趣对象的位置与形状特征。