先介绍图像分割的一点知识。所谓图像分割就是利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若 干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区 域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域 提取出来用于不同的研究。传统的图像分割方法有基于边缘检测；基于阈值分割，比如图，颜色，灰度等；水平集方法等。现在比较新的就是利用深度学习的图像分割，比如FCN的语义分割，还有许多改进的方法，比如目标检测与图像分割结合的Mask-RCNN，有兴趣的可以查阅相关资料。下面介绍的是一种比较有趣的分割方法~ 先介绍图像分割的一点知识。所谓图像分割就是利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若
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基于聚类的“图像分割”
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