Начало работы с приложением Image Segmenter

Приложение Image Segmenter обеспечивает доступ ко многим различным способам сегментировать изображение. Используя Image Segmenter может быть итеративный процесс, где вы можете попробовать несколько из опций сегментации. Некоторые методы сегментации могут работать лучше с определенными типами изображений, чем другие. После сегментации изображения можно сохранить бинарную маску. Можно также получить код, Image Segmenter раньше создавал маску.

Откройте приложение Image Segmenter и загрузите данные

Откройте приложение и загрузите изображение, которое будет сегментировано. Image Segmenter может открыть любой файл, который может быть считан imread.

Можно открыть Image Segmenter из командной строки. Задайте изображение в рабочей области или имени файла.

I = imread('coins.png');
imageSegmenter(I)

В качестве альтернативы откройте приложение от вкладки Apps под Image Processing and Computer Vision. Затем в меню Load выберите имя переменной рабочей области или имя файла, содержащего изображение.

После того, как вы загрузите изображение, можно опционально загрузить существующую бинарную маску. Например, вы можете ранее создать маску изображения RGB в приложении Color Thresholder, и вы хотите совершенствовать сегментацию. Чтобы загрузить существующую маску, нажмите Load Mask. Рисунок маски сегментации должен быть логическим изображением одного размера с изображением, которое вы сегментируете.

Создайте и добавьте области в сегментированную маску

Чтобы создать начальную маску, используйте любой из инструментов в меню Create Mask и Add to Mask. Если вы хотите запустить новую сегментацию после создания маски, нажмите New Segmentation. Можно выполнить несколько сегментаций с помощью приложения. Каждая сегментация появляется, с миниатюрой, в Браузере Данных.

Чтобы добавить сегментированные области в существующую маску, используйте инструменты в меню Add to Mask. Отображения приложения шаги вы берете при создании сегментации в панели Истории Браузера Данных.

ИнструментОписание
Threshold

Автоматический метод, где вы задаете значение интенсивности, которое вы хотите изолировать. Этот метод может быть полезным, если объекты, которые вы хотите сегментировать в изображении, имеют подобные значения интенсивности пикселей, и эти значения легко отличают от других областей изображения, таких как фон. Для получения дополнительной информации смотрите, что Изображение Сегмента Использует Пороговую обработку в Image Segmenter.

Graph Cut

Полуавтоматический метод, который может сегментировать передний план и фон. Этот метод не требует тщательного размещения точек seed, и можно совершенствовать сегментацию в интерактивном режиме. Для получения дополнительной информации смотрите, что Изображение Сегмента Использует Сокращение Графика Image Segmenter.

Auto Cluster

Автоматический метод, где группы приложений отображают функции в бинарную сегментацию. Эта опция только доступна, если у вас есть Statistics and Machine Learning Toolbox™. Для получения дополнительной информации смотрите, что Изображение Сегмента Использует Автоматический Кластер в Image Segmenter.

Find Circles

Автоматический метод, где вы задаете минимальный и максимальный диаметр проспекта, возражает, что вы хотите обнаружить. Для получения дополнительной информации смотрите, что Изображение Сегмента Использовать Находит Круги в Image Segmenter

Local Graph Cut (grabcut)

Полуавтоматический метод, похожий на метод Сокращения Графика, который может сегментировать передний план и фон. С Локальным Сокращением Графика (grabcut), вы сначала задаете ROI, который охватывает объект в изображении, которое вы хотите сегментировать. Image Segmenter автоматически сегментирует объект в ROI. Можно совершенствовать сегментацию путем проведения линий на изображении, чтобы идентифицировать передний план и фон в ROI. Все вне ROI рассматривается фоном. Для получения дополнительной информации смотрите, что Изображение Сегмента Использует Локальное Сокращение Графика (Grabcut) в Image Segmenter.

Flood Fill

Автоматический метод, где вы задаете начальные точки и области сегментов метода с подобными значениями интенсивности.

Draw ROI

Ручной метод, где вы чертите формы, которые обрисовывают в общих чертах область объекты, которые вы хотите сегментировать. Используя мышь, можно чертить прямоугольники, замещающие знаки, многоугольники или формы от руки. Для получения дополнительной информации смотрите Изображение Сегмента Путем Рисования областей Используя Image Segmenter.

При использовании Auto Cluster, Graph Cut и инструментов сегментации Flood Fill, можно также включать структуру как дополнительный фактор в сегментации. Фильтрация структуры может помочь отличить передний план от фона. Чтобы включить и выключить опцию структуры, нажмите Include Texture Features. Когда включено, Image Segmenter использует фильтры Габора, чтобы анализировать структуру изображения как шаг предварительной обработки в сегментации. Для получения дополнительной информации о фильтрах Габора, смотрите, что Сегментация Структуры Использует Фильтры Габора.

Совершенствуйте сегментированную маску

Image Segmenter обеспечивает доступ к нескольким инструментам, которые можно использовать, чтобы совершенствовать маску, которую вы создали.

ИнструментОписание
Morphology

Много морфологических методов, таких как расширение и эрозия. Для примера, представления Refine Segmentation Using Morphology in Image Segmenter.

Active contours (также известный как змей)

Итерационный метод, который выращивает или уменьшает области в изображении. Вы идентифицируете области с точками seed. Для примера, представления Segment Image Using Active Contours in Image Segmenter.

Clear borders

Быстрый способ удалить небольшие области на ребре изображения.

Fill holes

Быстрый способ заполнить маленькие отверстия в областях переднего плана. Для примера, представления Refine Segmentation Using Morphology in Image Segmenter.

Invert mask

Иногда сегментацию легче оценить, если вы инвертируете передний план и фон. Для примера, представления Segment Image Using Auto Cluster in Image Segmenter

Экспортируйте результаты сегментации

Когда вы находите приемлемую сегментацию, можно экспортировать в рабочую область итоговый рисунок маски сегментации и сегментированную версию оригинального изображения. Чтобы экспортировать маску и сегментацию к рабочей области, нажмите Export и выберите Export Images.

Можно также сгенерировать код, используемый, чтобы выполнить сегментацию (требует Statistics and Machine Learning Toolbox.) Используют код, чтобы применить тот же алгоритм сегментации к подобным изображениям. Чтобы получить код, нажмите Export и выберите Generate Function. Приложение открывает редактор MATLAB®, содержащий функцию с автоматически сгенерированным кодом. Чтобы сохранить код, нажмите Save в редакторе MATLAB.

Смотрите также

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте