Segmentação como uma palavra, significa para classificar os objetos que estão existe em uma imagem, ele tem muitas teorias e metodologias, suponha que nós gostaríamos de reconhecer objetos em uma imagem, há demasiados pixels para lidar com cada um individualmente, em vez disso, deveríamos como uma forma de representação resumo compacto.
Apesar de, superficialmente, esses diferentes métodos podem parecer de alguma forma complicada para qualquer leitor, neste artigo vou demonstrar o significado de aglomeração em segmentação.
Um ponto de vista natural de segmentação é que nós estamos tentando determinar quais os componentes do conjunto de dados pertencem naturalmente juntos. Este é um problema conhecido como clustering.
Podemos agrupar em duas formas:
Particionamento: aqui temos um grande conjunto de dados, e curva-lo de acordo com a noção de associação entre os itens dentro do jogo. Gostaríamos de decompor em pedaços que são boas de acordo com nosso modelo. Por exemplo, podemos decompor uma imagem em regiões que têm cor e textura coerente.
-Agrupamento: nesta parte temos itens de dados distintos, e gostaríamos de coletar conjuntos de itens de dados que fazem sentido juntas.
A chave aqui é determinar qual a representação é adequada para o problema em mãos, precisamos saber por quais critérios um método de segmentação deve decidir quais pixels pertencem em conjunto e quais não.
Assim que decidir qual cluster método adequado para a nossa aplicação, segmentação por agrupamento poderia ser muito útil para algumas aplicações que podem utilizar agrupamento, bem como vídeo resumindo, ou encontrar peças da máquina, encontrando pessoas em mago, encontrar edifícios em imagens de satélite: estes feitos olhando para as coleções de pontos de margem que pode ser montado no segmento de linha e, em seguida, a linha de montagem em polígonos.
método de íons devem decidir quais pixels devem estar juntos e quais não.Assim que decidir qual cluster método adequado para a nossa aplicação, segmentação por agrupamento poderia ser muito útil para algumas aplicações que podem utilizar agrupamento, bem como vídeo resumindo, ou encontrar peças da máquina, encontrando pessoas em mago, encontrar edifícios em imagens de satélite: estes feitos olhando para as coleções de pontos de margem que pode ser montado no segmento de linha e, em seguida, a linha de montagem em polígonos.
É difícil ver o que poderia haver uma teoria compreensiva da segmentação, não menos importante o que é interessante eo que não depende da aplicação, não há nenhuma teoria compreensiva da segmentação no momento da escrita.
Uma vez que o agrupamento é definido acima, além de agrupamento é um processo pelo qual um conjunto de dados é substituído por cluster, é natural que se pense de segmentação como clustering, um outro significado: pixels podem estar juntos, porque eles têm a mesma cor, a textura da mesma, eles são próximos, e assim por diante. Alguns dos métodos de agrupamento, bem como: agrupamento por K-means, segmentação por agrupamento gráfico teórico.
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