Как создать сегментацию изображения с помощью SVM: пошаговое руководство

Сегментация изображения — важная задача в компьютерном зрении, когда изображение делится на области или сегменты, имеющие общие атрибуты, такие как цвет, текстура или интенсивность. Этот процесс сегментации полезен в различных областях, включая медицинскую визуализацию, обнаружение объектов и анализ спутниковых изображений. Одним из мощных инструментов сегментации изображений является машина опорных векторов (SVM). В этом пошаговом руководстве мы расскажем вам, как создать модель сегментации изображения с помощью SVM.

Что такое машина опорных векторов (SVM)?

Машины опорных векторов (SVM) — это контролируемые алгоритмы машинного обучения, обычно используемые для задач классификации и регрессии. При сегментации изображения SVM может классифицировать каждый пиксель изображения по различным классам (например, переднему плану, фону или различным объектам) на основе таких характеристик пикселей, как цвет, интенсивность или текстура.

SVM работает путем поиска оптимальной гиперплоскости, которая максимизирует разницу между различными классами. В случае сегментации изображения цель состоит в том, чтобы классифицировать каждый пиксель изображения в одну из предопределенных категорий с помощью обученного классификатора SVM.

Шаг 1. Импортируйте необходимые библиотеки

Для начала настроим среду и импортируем необходимые библиотеки. Мы будем использовать Python с популярными библиотеками, такими как OpenCV, Scikit-learn и 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

Шаг 2. Загрузите изображение

Первым шагом в процессе сегментации является загрузка изображения, которое вы хотите сегментировать. Вы можете использовать OpenCV для загрузки изображения и преобразования его в соответствующий формат для сегментации.

 # 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)

Предварительная обработка (необязательно)

В некоторых случаях полезно применить некоторые методы предварительной обработки для улучшения изображения перед сегментацией. Общие этапы предварительной обработки включают сглаживание, шумоподавление и выравнивание гистограммы.

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

Шаг 3: Извлечение функций

При сегментации изображения на основе SVM следующей задачей является извлечение соответствующих признаков из изображения, которые можно использовать для классификации каждого пикселя. Общие функции включают интенсивность пикселей, текстуру и цветовые гистограммы. Для простоты мы начнем с интенсивности пикселей как признака.

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

Для цветных изображений вы можете использовать цветовые гистограммы (значения RGB или HSV) или более продвинутые функции, такие как локальные двоичные шаблоны (LBP) для текстуры.

Шаг 4. Определите метки

Для контролируемого обучения нам нужны помеченные данные. Обычно при сегментации изображения это включает в себя маркировку каждого пикселя изображения. Вы можете вручную пометить подмножество изображений или использовать существующую исходную информацию (если она доступна). Метки могут быть двоичными (передний план или фон) или мультиклассовыми (несколько объектов).

Для простоты предположим, что у нас есть пиксели, помеченные вручную:

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

Если у вас есть метки основной истины в виде изображения, вы можете использовать их напрямую.

Шаг 5. Обучите классификатор SVM

Когда у вас есть функции и метки, следующим шагом будет разделение данных на обучающий и тестовый наборы и обучение классификатора 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)

Шаг 6: Оценка модели

После обучения модели крайне важно оценить ее производительность с помощью набора для тестирования. Это поможет вам оценить способность классификатора правильно сегментировать изображение.

 # 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)}')

Шаг 7. Примените обученную модель SVM для сегментации

После того как классификатор SVM обучен и оценен, мы можем использовать его для прогнозирования меток для каждого пикселя исходного изображения и создания сегментированного изображения.

 # 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()

Сегментированное изображение будет отображать различные области изображения в зависимости от классификации SVM. Вы можете визуализировать результат сегментации, где каждый класс обычно представлен уникальным цветом или меткой.

Шаг 8: Постобработка (необязательно)

В некоторых случаях методы постобработки, такие как морфологические операции (например, эрозия, расширение), могут помочь очистить сегментированные области и удалить небольшие артефакты.

 # 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()

Заключение

Использование SVM для сегментации изображений обеспечивает эффективный способ классификации пикселей изображения по различным категориям. Выполняя эти шаги — от загрузки изображения до применения обученной модели SVM для сегментации — вы можете сегментировать изображения на основе особенностей пикселей. Хотя в этом руководстве используются базовые функции интенсивности оттенков серого, вы можете повысить производительность, включив более сложные функции, такие как цветовые гистограммы, текстуры или методы глубокого обучения для извлечения признаков.

Метод SVM для сегментации изображений универсален и может применяться в различных случаях использования, включая медицинскую визуализацию, автономное вождение и анализ спутниковых изображений, обеспечивая точные и эффективные результаты сегментации.