Comment créer une segmentation d'image avec SVM : guide étape par étape

La segmentation d'images est une tâche essentielle en vision par ordinateur, où une image est divisée en régions ou segments partageant des attributs communs tels que la couleur, la texture ou l'intensité. Ce processus de segmentation est utile dans divers domaines, notamment l'imagerie médicale, la détection d'objets et l'analyse d'images satellite. L'un des outils puissants de segmentation d'images est la Machine à vecteurs de support (SVM). Dans ce guide étape par étape, nous vous expliquerons comment créer un modèle de segmentation d'image à l'aide de SVM.

Qu'est-ce que la machine à vecteurs de support (SVM) ?

Les machines à vecteurs de support (SVM) sont des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé couramment utilisés pour les tâches de classification et de régression. Dans la segmentation d'images, SVM peut classer chaque pixel d'une image en différentes classes (par exemple, premier plan, arrière-plan ou différents objets) en fonction des caractéristiques des pixels telles que la couleur, l'intensité ou la texture.

SVM fonctionne en trouvant un hyperplan optimal qui maximise la marge entre les différentes classes. Dans le cas de la segmentation d'images, l'objectif est de classer chaque pixel d'une image dans l'une des catégories prédéfinies à l'aide d'un classificateur SVM entraîné.

Étape 1 : Importer les bibliothèques requises

Tout d’abord, configurons l’environnement et importons les bibliothèques nécessaires. Nous utiliserons Python avec des bibliothèques populaires comme OpenCV, Scikit-learn et NumPy.

 import cv2 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

Étape 2 : Charger l'image

La première étape du processus de segmentation consiste à charger l'image que vous souhaitez segmenter. Vous pouvez utiliser OpenCV pour charger l'image et la convertir au format approprié pour la segmentation.

 # Load the image image = cv2.imread('your_image.jpg') # Convert to grayscale for simplicity (you can also work with color channels if needed) gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Prétraitement (facultatif)

Dans certains cas, il est avantageux d'appliquer des techniques de prétraitement pour améliorer l'image avant la segmentation. Les étapes de prétraitement courantes incluent le lissage, la réduction du bruit et l'égalisation de l'histogramme.

 # Optional: Apply GaussianBlur to reduce noise blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

Étape 3 : Extraction des fonctionnalités

Dans la segmentation d'images basée sur SVM, la tâche suivante consiste à extraire les caractéristiques pertinentes de l'image qui peuvent être utilisées pour classer chaque pixel. Les fonctionnalités communes incluent l’intensité des pixels, la texture et les histogrammes de couleurs. Pour plus de simplicité, nous commencerons par l’intensité des pixels comme fonctionnalité.

 # Flatten the image to create a feature vector for each pixel features = gray_image.flatten() # Using grayscale intensity as a feature

Pour les images couleur, vous souhaiterez peut-être utiliser des histogrammes de couleurs (valeurs RVB ou HSV) ou des fonctionnalités plus avancées telles que les modèles binaires locaux (LBP) pour la texture.

Étape 4 : Définir les étiquettes

Pour l’apprentissage supervisé, nous avons besoin de données étiquetées. Généralement, dans la segmentation d'images, cela implique d'étiqueter chaque pixel de l'image. Vous pouvez étiqueter manuellement un sous-ensemble de l'image ou utiliser une vérité terrain existante (si disponible). Les étiquettes peuvent être binaires (premier plan ou arrière-plan) ou multiclasses (plusieurs objets).

Pour plus de simplicité, supposons que nous ayons étiqueté manuellement des pixels :

 # Manually define labels (0 for background, 1 for object) labels = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0]) # Example, label values for each pixel

Si vous disposez d’étiquettes de vérité terrain sous la forme d’une image, vous pouvez les utiliser directement.

Étape 5 : Former le classificateur SVM

Une fois que vous disposez des fonctionnalités et des étiquettes, l'étape suivante consiste à diviser les données en ensembles de formation et de test et à entraîner le classificateur SVM.

 # Split the data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # Initialize the SVM classifier (using a linear kernel as an example) svm_classifier = svm.SVC(kernel='linear') # Train the SVM model svm_classifier.fit(X_train.reshape(-1, 1), y_train)

Étape 6 : Évaluation du modèle

Après avoir entraîné le modèle, il est crucial d’évaluer ses performances à l’aide de l’ensemble de tests. Cela vous aidera à évaluer la capacité du classificateur à segmenter correctement l'image.

 # Predict using the test set y_pred = svm_classifier.predict(X_test.reshape(-1, 1)) # Evaluate the classifier performance print(classification_report(y_test, y_pred)) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}')

Étape 7 : Appliquer le modèle SVM formé pour la segmentation

Une fois le classificateur SVM formé et évalué, nous pouvons l'utiliser pour prédire les étiquettes de chaque pixel de l'image d'origine et générer l'image segmentée.

 # Predict labels for the entire image segmented_image = svm_classifier.predict(features.reshape(-1, 1)) # Reshape the result back to the original image shape segmented_image = segmented_image.reshape(gray_image.shape) # Display the segmented image cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

L'image segmentée affichera différentes régions de l'image en fonction de la classification du SVM. Vous pouvez visualiser le résultat de la segmentation, où chaque classe est généralement représentée par une couleur ou une étiquette unique.

Étape 8 : Post-traitement (facultatif)

Dans certains cas, des techniques de post-traitement telles que des opérations morphologiques (par exemple, érosion, dilatation) peuvent aider à nettoyer les régions segmentées et à éliminer les petits artefacts.

 # Apply morphological operations to improve segmentation (optional) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) segmented_image = cv2.dilate(segmented_image, kernel, iterations=1) segmented_image = cv2.erode(segmented_image, kernel, iterations=1) # Display final segmented image cv2.imshow('Final Segmented Image', segmented_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

Conclusion

L'utilisation de SVM pour la segmentation d'images constitue un moyen efficace de classer les pixels d'une image en différentes catégories. En suivant ces étapes (du chargement de l'image à l'application du modèle SVM formé pour la segmentation), vous pouvez segmenter les images en fonction des caractéristiques des pixels. Bien que ce guide utilise des fonctionnalités de base d'intensité de niveaux de gris, vous pouvez améliorer les performances en incorporant des fonctionnalités plus sophistiquées telles que des histogrammes de couleurs, des textures ou des méthodes basées sur l'apprentissage profond pour l'extraction de fonctionnalités.

La méthode SVM de segmentation d'images est polyvalente et peut être appliquée à divers cas d'utilisation, notamment l'imagerie médicale, la conduite autonome et l'analyse d'images satellite, fournissant des résultats de segmentation précis et efficaces.