基于python的图像分割_unet 图像分割

激活谷笔记 • 2025-05-14 19:21 • 阅读 113

在Python中实现图像分割可以通过多种方法，以下是一些常用的方法及其示例代码：

方法一：使用PIL（Pillow）库进行图像分割

 from PIL import Image def fill_image（image）: width, height = image.size new_image_length = max（width, height） new_image = Image.new（image.mode, （new_image_length, new_image_length）） offset = （new_image_length - width） // 2 new_image.paste（image, （offset, offset）） return new_image 读取图像 image = Image.open（'path_to_image.jpg'） 填充图像为正方形 filled_image = fill_image（image） 保存填充后的图像 filled_image.save（'filled_image.jpg'）

方法二：使用OpenCV进行图像分割

 import cv2 读取图像 img = cv2.imread（'path_to_image.jpg'） 二值化图像 _, thresh = cv2.threshold（img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY） 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement（cv2.MORPH_RECT, （10, 10）） closed = cv2.erode（thresh, None, iterations=5） 计算垂直投影 height, width = closed.shape[:2] v = *width for x in range（0, width）: for y in range（0, height）: if closed[y,x] == 0: v[x] += 1 根据垂直投影分割图像 for x in range（0, width）: if v[x] > 0: left = x while v[x] > 0: x += 1 right = x - 1 cv2.rectangle（img, （left, 0）, （right, height）, （0, 255, 0）, -1） 保存分割后的图像 cv2.imwrite（'segmented_image.jpg', img）

方法三：使用深度学习模型进行语义分割

 from pixellib.semantic import semantic_segmentation 加载预训练的模型 segment_image = semantic_segmentation（） segment_image.load_pascalvoc_model（'deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'） 对图像进行语义分割 segmented_image = segment_image.segmentAsPascalvoc（'path_to_image.jpg'） 保存分割后的图像 segmented_image.save（'segmented_image.jpg'）

方法四：基于图论的方法进行图像分割

 import numpy as np 读取图像 img = cv2.imread（'path_to_image.jpg'） 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY） 应用阈值进行二值化 _, thresh = cv2.threshold（gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY） 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement（cv2.MORPH_RECT, （10, 10）） closed = cv2.erode（thresh, None, iterations=5） 计算垂直投影 height, width = closed.shape[:2] v = *width for x in range（0, width）: for y in range（0, height）: if closed[y,x] == 0: v[x] += 1 根据垂直投影分割图像 regions = [] for x in range（0, width）: if v[x] > 0: left = x while v[x] > 0: x += 1 right = x - 1 regions.append（（left, 0, right, height）） 对每个区域进行标记 for i, region in enumerate（regions）: cv2.rectangle（img, region, （region, region）, （0, 255, 0）, -1） 保存分割后的图像 cv2.imwrite（'segmented_image.jpg', img）

以上

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