python 均值漂移聚类均值漂移聚类算法

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蓝色忧郁花 2023-10-24 22:28:57

文章标签 python 均值漂移聚类迭代彩色图像色彩空间 文章分类 Python 后端开发

一、Mean Shift算法概述
Mean Shift算法，又称为均值漂移算法，Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由Yizong Cheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进：

定义了核函数；
增加了权重系数。
核函数的定义使得偏移值对偏移向量的贡献随之样本与被偏移点的距离的不同而不同。权重系数使得不同样本的权重不同。Mean Shift算法在聚类，图像平滑、分割以及视频跟踪等方面有广泛的应用。

二、Opencv均值漂移pyrMeanShiftFiltering彩色图像分割流程剖析

meanShfit均值漂移算法是一种通用的聚类算法，它的基本原理是：对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。

可以利用均值偏移算法的这个特性，实现彩色图像分割，Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数严格来说并不是图像的分割，而是图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域，所以在Opencv中它的后缀是滤波“Filter”，而不是分割“segment”。先列一下这个函数，再说一下它“分割”彩色图像的实现过程。

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

第一个参数src，输入图像，8位，三通道的彩色图像，并不要求必须是RGB格式，HSV、YUV等Opencv中的彩色图像格式均可；

第二个参数dst，输出图像，跟输入src有同样的大小和数据格式；

第三个参数sp，定义的漂移物理空间半径大小；

第四个参数sr，定义的漂移色彩空间半径大小；

第五个参数maxLevel，定义金字塔的最大层数；

第六个参数termcrit，定义的漂移迭代终止条件，可以设置为迭代次数满足终止，迭代目标与中心点偏差满足终止，或者两者的结合；

pyrMeanShiftFiltering函数的执行过程是这样的：

1. 迭代空间构建：

以输入图像上src上任一点P0为圆心，建立物理空间上半径为sp，色彩空间上半径为sr的球形空间，物理空间上坐标2个—x、y，色彩空间上坐标3个—R、G、B（或HSV），构成一个5维的空间球体。

其中物理空间的范围x和y是图像的长和宽，色彩空间的范围R、G、B分别是0~255。

2. 求取迭代空间的向量并移动迭代空间球体后重新计算向量，直至收敛：

在1中构建的球形空间中，求得所有点相对于中心点的色彩向量之和后，移动迭代空间的中心点到该向量的终点，并再次计算该球形空间中所有点的向量之和，如此迭代，直到在最后一个空间球体中所求得的向量和的终点就是该空间球体的中心点Pn，迭代结束。