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Python图像处理丨基于K-Means聚类的图像区域分割
摘要：本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》，作者： eastmount。 本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或halcon 图像区域分割算子比较
算子输入 分割方式 区域/直方图 输出区域描述单一区域threshold单一整幅图像区域阈值单一绝对阈值分割fast_threshold单一整幅图像区域阈值单一绝对阈值分割bin_threshold单一整幅图像直方图单一下限值为0的阈值直方图分割auto_threshold单一整幅图像直方图多个直方图分割多天空分割和去雾
天空分割和去雾 天空区域分割步骤[1]： （1）图像I(x)由RGB转入HSV颜色空间，提取分量V，并进行归一化 （2）计算归一化V的众数M,以μ=pM为 阈值，0<p<1,对图像进行二值化 （3）找到最大连通区域的边界进行填充 天空区域分割[3]: (1)均值漂移分割 (2)形态学处理 (3)限制对比度直方图均衡算法（CLAHE