svm 图像分割 用kmeans得到两类分割的图

资 源 简 介

svm 图像分割 用kmeans得到两类分割的图

详 情 说 明

在图像分割任务中，结合K-means和SVM（支持向量机）可以有效实现二分类分割。以下是实现思路：

K-means预分割 首先使用K-means算法对图像进行初始聚类，将图像像素划分为两类（如前景和背景）。K-means基于颜色或纹理特征快速生成粗糙的分割结果，为后续SVM训练提供初步的类别参考。

交互式样本标注 在显示的分割结果图上，用户通过鼠标点击选取正负样本点： 前`num`个点击坐标作为正样本（目标区域） 后`num`个点击坐标作为负样本（背景区域） 这些坐标对应的像素特征（如RGB值、局部纹理）会被提取为二维特征向量。

SVM训练与优化 将标注的样本特征输入SVM进行训练： 正负样本特征构成训练集 SVM学习决策边界以区分两类像素 可通过调整核函数（如RBF）提升非线性分割能力

全图预测与后处理 用训练好的SVM对全图像素进行分类预测，结合形态学操作（如开闭运算）优化分割边缘的平滑度。

扩展思考 特征增强：除颜色外，可加入像素位置（x,y）或超像素特征提高分割精度 主动学习：根据SVM的置信度自动推荐需标注的关键区域 多类别扩展：通过One-vs-Rest策略适配多类分割场景

该方法结合了无监督聚类与有监督学习的优势，适用于需要用户少量干预的精准分割场景。