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Segmentación de imágenes
Segmentación de imágenes es el proceso de particionar una imagen en partes o regiones. Esta división en partes se basa a menudo en las características de los píxeles de la imagen. Por ejemplo, una forma de encontrar regiones en una imagen es buscar discontinuidades abruptas en los valores de píxel, que típicamente indican aristas. Estos bordes pueden definir regiones. Otros métodos dividen la imagen en regiones basadas en valores de color o textura.
Aplicaciones
| Umbral de color | Umbral de una imagen de color |
| Segmentación de imágenes | Segmentar una imagen por regiones de refinación |
Funciones
activecontour | Segmentar imagen en primer plano y fondo utilizando contornos activos (serpientes) |
imsegfmm | Segmentación de imágenes binarias mediante el método de marcha rápida |
imseggeodesic | Segmentar la imagen en dos o tres regiones utilizando la segmentación de color basada en la distancia geodésica |
gradientweight | Calcular pesos para píxeles de imagen basados en gradiente de imagen |
graydiffweight | Calcular pesos para píxeles de imagen basados en la diferencia de intensidad de escala de grises |
grayconnected | Seleccionar región de imagen contigua con valores grises similares |
graythresh | Umbral de imagen global mediante el método de Otsu |
multithresh | Umbrales de imagen multinivel usando el método de Otsu |
otsuthresh | Umbral de histograma global mediante el método de Otsu |
adaptthresh | Umbral de imagen adaptable mediante estadísticas de primer orden locales |
boundarymask | Encuentra los límites de la región de segmentación |
superpixels | supersegmentación de imágenes en 2-D superpixel |
lazysnapping | Segmentar imagen en primer plano y fondo mediante segmentación basada en grafos |
grabcut | Segmentar la imagen en primer plano y fondo mediante una segmentación iterativa basada en grafos |
superpixels3 | supersegmentación en 3-d superpixel de imagen 3D |
imoverlay | Grabe la máscara binaria en imagen 2-D |
labeloverlay | Regiones de matriz de etiquetas superpuestas en imagen 2-D |
label2idx | Convertir matriz de etiquetas en matriz de índices lineales |
Temas
Segmentación mediante el segmentador de imágenes
Image Segmentation Using the Image Segmenter App
This topic provides an overview of the Image Segmenter app and its capabilities.
- Open Image Segmenter App and Load Image
- Save Mask Image Created Using Image Segmenter
- The Image Segmenter Workflow
- Load Existing Binary Mask into Image Segmenter
Segmentation Using Graph Cut in Image Segmenter
Use graph cut to segment an image into foreground and background elements, using classification lines you draw over the image.
Segmentation Using Local Graph Cut (Grabcut) in Image Segmenter
Use local graph cut (grabcut) to segment an image into foreground and background elements, using classification lines you draw over the image.
Segmentation Using Find Circles in Image Segmenter
To segment circles from an image, use the Find Circles option in Image Segmenter app and specify a range of acceptable diameters.
Segmentation Using Auto Cluster in Image Segmenter
Use the Auto Cluster option in Image Segmenter app to segment an image into foreground and background elements.
Segmentación mediante el umbral de color
Image Segmentation Using the Color Thresholder App
This example shows how to segment an image based on regions with similar color. You can display the image in different color spaces to differentiate objects in the image.
Acquire Live Images in the Color Thresholder App
You can perform color thresholding on an image acquired from a live USB webcam.
Image Segmentation Using Point Clouds in the Color Thresholder App
Use point cloud control to segment an image by selecting a range of colors belonging to the object to isolate.
Segmentación mediante filtros Gabor, superpixels y otras técnicas
Texture Segmentation Using Gabor Filters
This example shows how to use texture segmentation to identify regions based on their texture.
Plot Land Classification with Color Features and Superpixels
This example shows how to perform land type classification based on color features using K-means clustering and superpixels.
Segment Lungs from 3-D Chest Scan
This example shows how to perform a 3-D segmentation using active contours (snakes).
