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我想从图像中提取一个对象，如人、汽车或类似的东西。图像只是一个普通的图像，而不是医学图像或其他特定用途的图像。

我找了很久，发现自动图像分割算法只是将图像分割成一组区域或给出图像中的轮廓，而不是语义对象。所以我转向交互式图像分割算法，我发现了一些流行的算法，如交互式图形切割和 SIOX 等。我认为这些算法正好满足我的需求。

此外，我还下载了两个交互式图像分割工具，第一个是交互式分割工具，第二个是交互式分割工具箱。

所以我的问题是

1.如果交互式图像分割算法是我的任务的正确解决方案，因为性能是最重要的。

2.如果我想使用自动图像分割算法，下一步该怎么做？

Any suggestion will be  approciated.
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5 回答 5

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如果您想通过一些涂鸦从单个静态图像中挑选出一个对象。我建议你阅读

'Closed-form solution to image matting' 
or 'Spectral matting', 
or 'lazy snapping'

但是在我的测试中，最后一种方法在处理毛发等细微物体时的性能不如前两种方法。但是你可以很容易地从谷歌找到他们的 matlab 源代码。

但是前两种方法实际上使用起来并不那么愉快，我认为您需要进行大量修改才能使其易于使用。恕我直言，这是主要问题，是否需要在图像上进行非常体面的涂鸦，那就是如果你画了一些额外的涂鸦或在错误的位置，你会毁掉你的对象切割。

除此之外，您还可以尝试“贝叶斯抠图、位置抠图等”。所有这些都需要一些名为trimap的帮助图像，而且真的很难绘制。

于 2013-03-28T07:34:15.430 回答
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如果这是一个商业案例，您最好寻找专门从事“视频内容分析”的公司。我的意思是：可靠的人员和车辆检测不是一个人的项目。

通用的分割工具无法解决问题，因为它们不知道人或汽车的样子。他们所要做的就是在图像中找到均匀的区域。

于 2012-05-13T16:13:37.227 回答
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现在已经很晚了，但是有一个名为 的算法connected component labeling，您可能会发现它很有用。

这是算法的wiki链接

于 2013-05-26T07:30:27.800 回答
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从图像中提取对象，特别是图片并不像你想象的那么容易，你可能想看看 OpenCV 项目。

开放式CV

于 2012-05-11T14:36:29.713 回答
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除了 OpenCV，我建议看看ITK。它在医学图像分析项目中非常流行，因为众所周知，半自动分割工具可提供最佳结果。我认为这些方法也适用于自然图像。

尝试查看诸如 livewire 分割和基于水平集的图像分割之类的工具。ITK 有几个演示，可让您在自己的图像上使用这些工具。像这样的演示应用程序是开源分发的一部分，但可以直接从 itk 服务器下载（四处寻找说明）

于 2012-05-12T05:53:50.353 回答