OpenCV使用GMM實現影象分割

阿新 • • 發佈：2022-04-11

一、概述

　　案例：使用GMM機器學習演算法實現影象分割

　　相關API介紹：

Ptr<EM> emModel = EM::create();//建立EM例項
emModel->setClustersNumber(numCluster);//設定分類個數
emModel->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_SPHERICAL);//設定協方差矩陣模型
emModel->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 100, 0.1));//設定停止條件
emModel->trainEM(points,noArray(),labels,noArray());// 
訓練，其中labels中存放的是訓練好後的分類標籤，同一個分類標籤相同

　　實現分割演算法的步驟：

　　　　1.載入影象

　　　　2.準備訓練樣本資料：將載入的影象轉為CV_32FC或者CV_64FC1型別的

　　　　3.建立EM例項並訓練樣本是資料，訓練好後輸出分類標籤

　　　　4.建立一個CV_8UC3通道的型別的Mat用於存放，標記後的畫素點

　　　　5.根據labels將分類後的畫素存入第4步中的mat中

　　　　6.輸出影象

二、程式碼演示

  Mat src = imread(filePath);
    if(src.empty()){
        qDebug()<<" 
載入影象為空";
        return;
    }

    imshow("src",src);

    //獲取原始影象的寬、高、通道數
    int width = src.cols;
    int height = src.rows;
    int dims = src.channels();

    //將原始影象資料轉為double型別
    int numSamples = width*height;//總共的畫素點個數
    Mat points(numSamples,dims,CV_64FC1);//儲存轉換後浮點資料的容器
    Mat labels;//分類標籤
     
//填充樣本畫素資料
    int index = 0;
    for(int row = 0;row<height;row++){
        for(int col = 0;col<width;col++){
            index = width*row+col;
            Vec3b rgb = src.at<Vec3b>(row,col);
            points.at<double>(index,0)= static_cast<int>(rgb[0]);
            points.at<double>(index,1)= static_cast<int>(rgb[1]);
            points.at<double>(index,2)= static_cast<int>(rgb[2]);
        }
    }

    //
    int numCluster = 3;//3分類
    Scalar clolors[] = {
        Scalar(255, 0, 0),
        Scalar(0, 255, 0),
        Scalar(0, 0, 255),
        Scalar(255, 255, 0)
    };
    //使用emm分類模型進行分類
    Ptr<EM> emModel = EM::create();
    emModel->setClustersNumber(numCluster);//設定分類個數
    emModel->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_SPHERICAL);//設定協方差矩陣模型
    emModel->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 100, 0.1));//設定停止條件
    emModel->trainEM(points,noArray(),labels,noArray());//訓練

    //根據標籤分類
    Mat result = Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3);

    for(int row=0;row<height;row++){
        for(int col=0;col<width;col++){
            index = row*width+col;
            int label = labels.at<int>(index,0);
            Scalar color = clolors[label];
            result.at<Vec3b>(row,col)[0] = color[0];
            result.at<Vec3b>(row,col)[1] = color[1];
            result.at<Vec3b>(row,col)[2] = color[2];
        }
    }

    imshow("result",result);