从基于分割的角度来看,我们可以说边缘检测对应于将图像中的哪些像素分类为边缘像素,并相应地将这些边缘像素挑出一个单独的类别。
对于计算机视觉领域来说,图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域或称为超像素的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等),是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。
像素数量也可以指在图像传感器上发现的拍摄点的数量,这些拍摄点捕捉光信息以生成图像。比如图像具有1200万像素,则很可能是在具有1200万或更多照片站点的传感器上拍摄的。
被标记的图像包含用于分割的地面真实数据,每个像素被分配给18个类别中的一个,同时获取对应id的类别的列表。
图像分割是一种根据存在的对象及其语义重要性对图像进行划分的像素级分类预测任务,其致力于为图像中的每一个目标都生成一个像素级别的掩膜,也就是大家耳熟能详的——mask。
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