画像のセグメンテーションに取り組む必要があります。アイデアは、画像を、同じ色のピクセルまたは勾配方程式（線形または放射状）で表すことができるピクセルのいずれかを持つ領域に分割することです。色に基づいて分離するアルゴリズムをたくさん見つけましたが、グラデーションを処理するアルゴリズムは見つかりませんでした。誰かがそのようなアルゴリズムやそれを実行する方法についての提案を知っていますか？
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平均シフトセグメンテーションはあなたが探しているものかもしれません。OpenCVに実装されています。滑らかなグラデーションに耐性があり、より自然な結果が得られます。または、画像を数値によるペイントに変換する場合に人間が思い付くような結果が得られます。
これは平均シフトでセグメント化された画像です：
于 2011-09-25T10:42:30.057 に答える
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勾配領域では、エッジ関数（ラプラシアンまたは他のエッジ検出関数）はエッジを検出しません（結果はほぼゼロ（「黒」）になります）。したがって、画像にエッジフィルタを適用すると、明るいエッジ（元の画像に大きな違いがあった場所）で輪郭が描かれたほぼ黒い領域（グラデーションまたは他の同様の色のセクションの場合）が作成されます。この画像は、ほとんどのセグメンテーションアルゴリズムで簡単にセグメント化できます（明るいエッジを独自のセグメントとして分類する場合は、エッジピクセルを最も近い黒い領域にマージするだけです）。
最初にグラデーション領域のみを見つけてセグメント化し、次に元の（エッジではない）画像に対してより適切なセグメンテーションアルゴリズムを使用することをお勧めします。エッジ検出は放射状の勾配に対して正確に機能しないことにも注意してください。そのため、より良い結果を得るには、実際にエッジ関数を2回計算することをお勧めします。
于 2011-09-25T10:45:27.817 に答える