人脸区域分割对于人脸信息处理研究有着非常重要的意义，既可以直接用于在图像中寻找人脸，又可以作为眼睛、嘴巴等人脸重要特征检测的前序研究。因此，提出了一种新的图像中实施人脸区域分割的算法。首先，利用同态滤波改善图像的光照条件并增强图像的对比度；然后，利用迭代式阈值选择算法对图像进行二值化并增强图像的对比度。在二值图像中依据一定的约束条件找到候选人脸并标定，然后搜寻二值图像中的“空洞”区域，如果“空洞”位置恰好呈倒锐角三角形分布，且位于候选人脸区域内，则证明此候选区域即为人脸区域。实验证明，该算法简单实用，而且

包含的功能： 1. 车道线检测+车道线拟合； 2. 2D目标检测+目标跟踪； 3. 道路可行驶区域分割； 4. 目标深度估计； 5. 图像视野到BEV空间映射（Normal View -> Top View）； 6. 像平面到地平面映射（image plane -> ground plane in world coordinate system）

全景驾驶感知网络YOLOP部署与实现（交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测）

人脸特征识别技术是基于生物的特征识别方式，每个人都有自己的人物特征，通过对人物的特征进行提取来达到识别人身份的目的。人脸识别技术采用的方法非常可靠，稳定性好，能够很好的对身份进行鉴别。目前生物特征识别中最受欢迎的就是人脸识别和人脸检测技术之一了，它是图像处理领域中研究的热门课题。它适用于公安机关办案、银行密码系统等多种领域。 关键词：PCA,主成分分析 Abstract Face feature recognition technology is based on the biometricfeaturerecognition method. Everyone has his or her own character features.The purpose of identifying people is to extract the characters'features. The methods used in face recognition technology are very reliable, stable and able to identify the identity well. At present, one of the most popular techniques in biometrics is face recognition and face detection, which is a hot topic in the field of image processing. It is suitable for public security organs to handle cases, bank password system and other fields. Keywords：PCA,principal component analysis

基于 K-means 聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，最后重复以上步骤，直到相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调增结束，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值

利用基于肤色的不同来划分出人脸区域，再根据特征的来定位人脸区域。

基于区域生长算法实现对图像的分割，并对所分割的对象进行面向对象分类

基于区域分割的算法点云骨架提取

行业分类-嵌入式设备-基于嵌入式构架的多区域分割视觉检测系统及检测方法.zip

基于改进模糊聚类算法的CT图像病变区域分割.pdf