Python OpenCV: 均值偏移

1. 简介

均值漂移是一种用于图像处理的非参数化的无监督聚类算法，用于将图像中的像素点聚类成具有相似颜色的“区域”，这些区域称为模式或基元。均值漂移是一种迭代算法，每一次迭代对每一个像素点进行重新归类，重复这个步骤直到收敛为止。

2. 算法

2.1 核密度估计

均值漂移的基本思想是通过核密度估计来寻找颜色分布密度最大的区域，在这个区域内，图像的颜色分布相对均匀，每一个像素点都可以找到与之最相似的像素点，这些相似的像素点被归类到同一个“区域”中。均值漂移使用的核密度估计方法是高斯核密度估计。

2.2 均值漂移

均值漂移的过程如下：

1. 随机选取一点作为当前像素点。
2. 统计该像素点领域内的所有像素点的加权平均颜色，其中权重值是高斯函数。
3. 将当前像素点的位置移动至加权平均颜色的位置。
4. 重复步骤2和3，直到当前像素点不再移动或达到迭代次数。

3. Python代码实现

以下是使用Python OpenCV库实现均值漂移的代码片段：

import cv2

def mean_shift(image):
    # 设置均值漂移停止迭代的最小移动单位和最大迭代次数
    term_criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1)
    # 对图像进行模糊处理
    blur = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100, term_criteria)
    return blur

# 加载图像
img = cv2.imread("image.jpg")
# 对图像进行均值漂移
result = mean_shift(img)
# 显示图像
cv2.imshow("Mean Shift", result)
cv2.waitKey(0)

参考资料

• Python机器视觉编程（二十三）：均值漂移（Mean Shift）算法
• 均值漂移（Mean Shift）算法详解