什么是图像分割，如何实现图像分割？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

图像分割是一种机器学习技术,其目的是将图像中的像素分配到指定的类别中。它属于计算机视觉的一个重要方向,在很多领域有着广泛的应用,如医学图像分析、自动驾驶等。

图像分割的主要步骤是:

  1. 数据获取:获取图像数据集及其像素级标注(每一个像素属于的类别)信息。常用的数据集有Pascal VOC、MS COCO等。
  2. 数据预处理:包括图像裁剪、缩放、标准化等。
  3. 特征提取:使用CNN提取图像特征,获取图像的高维特征映射。常用的网络有ResNet、MobileNet、U-Net等。
  4. 选择分割模型:常用的模型有FCN、U-Net、Mask R-CNN等。
    • FCN:使用全卷积网络将特征图上采样至原始输入大小,得到分割结果。
    • U-Net:使用编码器-解码器结构,结合高层语义信息和低层位置信息进行分割。
    • Mask R-CNN:基于Faster R-CNN框架,追加分割分支,同时完成检测和分割。
  5. 模型训练:使用训练集训练选择的分割模型。
  6. 模型评估:使用测试集评估模型性能,计算mIoU(平均交并比)等指标。
  7. 预测新图像:对新图像进行同样的预处理和特征提取后,使用训练好的模型进行图像分割。

代码示例:

python
# 数据预处理
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_dir,
        target_size=(256, 256),
        batch_size=2)
# U-Net模型
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPool2D, Conv2DTranspose, concatenate 
inputs = Input((256, 256, 3))
conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)
pool1 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
conv2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv2)
pool2 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(conv2) 
conv3 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool2)
conv3 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv3) 
pool3 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(conv3)
conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool3)
conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv4)
conv5 = Conv2DTranspose(256, (2, 2), strides=(2, 2), padding='same')(conv4)
conv5 = concatenate([conv5, conv3], axis=3)
conv5 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv5)
conv5 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv5)
conv6 = Conv2DTranspose(128, (2, 2), strides=(2, 2), padding='same')(conv5)  
conv6 = concatenate([conv6, conv2], axis=3) 
conv6 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv6)
conv6 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv6)
conv7 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv7)
conv7 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv7)

conv8 = Conv2D(N_CLASSES, (1, 1), activation='softmax')(conv7)

model = Model(inputs=inputs, outputs=conv8)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc'])
model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=20, epochs=10)

图像分割相比目标检测,要求对图像有更加精细的理解,需要区分更加微小的差别。所以,要熟练掌握图像分割技术,需要在大量的数据集上不断训练和优化模型,积累丰富的经验。
总之,学习图像分割需要理论与实践相结合。理论可以帮助我们系统了解知识,选取适合的模型和方法。实践可以让我们不断优化和总结,真正提高技能,达到专业级水平。