图像分割实践源码

### 图像分割实践源码 以下是基于 Python 的图像分割代码示例，该代码实现了基本的阈值分割方法。此方法适用于二值化处理场景，能够帮助理解图像分割的基础逻辑。 ```python import cv2 import numpy as np def image_segmentation(image_path, threshold=127): """ 使用简单阈值法进行图像分割。 参数: image_path (str): 输入图像路径。 threshold (int): 阈值，默认为127。 返回: segmented_image: 分割后的图像。 """ # 读取图像并转换为灰度图 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if image is None: raise ValueError("无法加载图像，请检查文件路径是否正确。") # 应用全局阈值分割 _, segmented_image = cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) return segmented_image # 示例使用 image_path = "example.jpg" try: segmented_image = image_segmentation(image_path) cv2.imshow("Original Image", cv2.imread(image_path)) cv2.imshow("Segmented Image", segmented_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() except Exception as e: print(f"发生错误：{e}") ``` #### 关键点说明 上述代码通过 OpenCV 提供的 `cv2.threshold` 函数实现了一种基础的阈值分割方法[^1]。这种方法将像素值低于指定阈值的部分设为黑色（背景），高于阈值的部分设为白色（前景）。对于更复杂的图像分割任务，可以考虑引入机器学习或深度学习技术，例如 U-Net 或 Mask R-CNN 模型[^3]。 如果需要更加高级的功能，比如多阈值分割或者结合优化算法（如灰狼算法）来动态调整阈值，则可以参考以下伪代码框架： ```python def multi_threshold_segmentation(image_path, thresholds): """ 多阈值图像分割。 参数: image_path (str): 输入图像路径。 thresholds (list of int): 阈值列表。 返回: segmented_image: 分割后的图像。 """ image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if image is None: raise ValueError("无法加载图像，请检查文件路径是否正确。") segmented_image = np.zeros_like(image) for i in range(len(thresholds)): lower_bound = thresholds[i - 1] if i > 0 else 0 upper_bound = thresholds[i] mask = (image >= lower_bound) & (image < upper_bound) segmented_image[mask] = 255 * (i + 1) // len(thresholds) return segmented_image ``` 这种多阈值分割方式允许用户定义多个区间，并根据不同的区间赋予对应的标签值[^2]。 --- ####