利用keras框架来实现语义分割，进行更准确的图像识别

我们做深度学习中，到采用的训练方案是全监督的方式，这种全监督的方式，在基本的分类任务当中数据打标签的难度还好，但是在一些更多复杂的深度学习任务中，label的获取就有些困难了。 比如在图像分割领域当中，像素级的标签获取起来费事费力（labelme用起来还挺累的），有没有这么一种算法可以通过分类的标签衍生出像素级的标签，答案是有的。

根据图像分割的结果在原图上彩色，这里有八种label，分别上了八种颜色

项目描述参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/106291657

阈值操作属于像素级处理。在灰度图像中，每个像素都有一个灰度值，我们可以对灰度 值设置阈值，像素与阈值比较，来实现对图像进行灰度较小和较大的噪声滤波处理，或者突 出图像与背景的灰度差等等功能。 阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法，比如图像的二值化就是一种最常见的一种 阈值化操作。opencv2 和 opencv3 中提供了直接阈值化操作 cv::threshold()和自适应阈值化操 作 cv::adaptiveThreshold()两种阈值化操作接口。阈值化操作的基本思想是，给定一个输入数 组和一个阈值，数组中的每个元素将根据其与阈值之间的大小发生相应的改变。 C

【图像分割】 DBSCAN算法超像素分割【含Matlab源码 515期】.zip

图像是人类感知世界的视觉基础，然而在人类通过视觉获取的大量图像信息中，并不是所有的信息内容都是我们所需要的，所以需要把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。本文对图像分割方法进行了研究，给出了一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法，并将其应用于车牌图像中，在MATLAB环境下对两幅典型图像通过Otsu方法、脉冲耦合神经网络算法和本文所提算法进行仿真分析，结果对比分析显示本文方法在综合方面略优于其他两种对比方法。

图像分割是关于将不同语义的像素分组，例如，类别或实例成员关系，其中每个语义的选择定义了一个任务。虽然只是每个任务的语义不同，但目前的研究重点是为每个任务设计专门的体系结构。我们提出了一种新的架构Mask -attention Mask Transformer (Mask2Former)，能够解决任何图像分割任务(全景、实例或语义)。它的关键组成部分包括Mask -attention，通过约束掩模区域内的交叉注意来提取局部特征。除了将研究工作量减少至少三倍之外，它在四个流行的数据集上的性能显著优于最好的专门架构。最值得注意的是，Mask2Former设置了一个新的最先进的全景分割(COCO上57.8 PQ)，实例分割(COCO上50.1 AP)和语义分割(ADE20K上57.7 mIoU)。

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640 pixel×480 pixel图片耗时约为16.5 ms，直线扫描算法能快速准确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

基于改进北方苍鹰优化算法的多阈值图像分割