Какие основные методы используются в компьютерном зрении для сегментации изображений?

Некоторые основные методы, которые используются в компьютерном зрении для сегментации изображений:

• Сегментация на основе порога. www.geeksforgeeks.org Преобразует изображение в оттенках серого в двоичное путём применения порогового значения. www.geeksforgeeks.org Пиксели со значениями интенсивности выше порогового значения относятся к одной категории, а ниже — к другой. www.geeksforgeeks.org
• Сегментация водораздела. www.geeksforgeeks.org Рассматривает изображение как топографическую поверхность, где значения пикселей представляют высоту. www.geeksforgeeks.org Определяет водосборные бассейны и линии хребтов, разделяя изображение на отдельные области. www.geeksforgeeks.org
• Сегментация на основе кластеризации. www.geeksforgeeks.org Разделяет изображение на группы (кластеры) похожих пикселей. www.geeksforgeeks.org Этот подход использует методы обучения без учителя для классификации пикселей на основе их характеристик, таких как цвет, интенсивность или текстура. www.geeksforgeeks.org
• Сегментация на основе активного контура. dspace.bsuedu.ru Позволяет выделить сегмент изображения путём создания замкнутой кривой на некоторой области изображения. dspace.bsuedu.ru
• Семантическая сегментация. data-light.ru Каждый пиксель на изображении классифицируется как принадлежащий определённому классу. data-light.ru
• Инстанс-сегментация. data-light.ru Не только классифицирует объекты, но и выделяет каждый из них как отдельный экземпляр. data-light.ru
• Паноптическая сегментация. data-light.ru Объединяет подходы семантической и инстанс-сегментации. data-light.ru Её задача — определить класс каждого пикселя на изображении, одновременно выделяя отдельные экземпляры объектов. data-light.ru