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在滤波、变换、缩放等任务中，图像分割具备重要的意义。图像分割是将不一样的对象划分为不一样的部分，并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其余高级计算机视觉任务（例如对象分类和对象检测）的基础。良好的图像分割为咱们后续的图像分类以及检测奠基了基础。
在本文里，咱们将介绍基于颜色的图像分割，并经过OpenCV将其实现。
小伙伴
可能会问，当咱们拥有像Caffe和Keras这样的工具时，为何要使用拥有21年历史的OpenCV库。
与Caffe和Keras等现代SOTA DL方法相比，OpenCV虽然在准确性方面有一些落后，可是运行速度相较于上述方法具备得天独厚的优点。
即便
使
用
最著名的神经网络框架之一的YOL
Ov
3进行对象检测时，其运行速度也是不尽如人意的
。
此外，
Darknet使用OpenMP（应用程序编程接口）进行编译的时间几乎是OpenCV的18倍。这更加说明了使用OpenCV的速度是比较快速的。
在OpenCV和Darknet上进行YOLOv3培训时CPU性能
颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其余彩色物体。下面几幅图是图像分割的几个典型示例。：
从以上示例中能够看出，尽管OpenCV是一种更快的方法，可是它对于图像的分割结果并非很是的理想，有时会出现分割偏差或者错误分割的状况
接下来咱们将介绍如何经过OpenCV对图像进行颜色的分割。这里咱们有一张含有鸟的图片，咱们的目标是经过颜色分割尝试从图片中提取这只鸟。
import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltfrom PILimport Image!wget -nv https:img = Image.open('./bird.png')
接下来咱们使用滤波器对该图像进行预处理，对图像进行模糊操做，以减小图像中的细微差别。在OpenCV中提供了4个内置的滤波器，以知足用户对图像进行不一样滤波的需求。这4种滤波器的使用方式在下面的代码中给出。
可是，针对于本文中须要分割的图像，咱们并不须要将4种滤波器都使用。
blur = cv.blur(img,(5,5))blur0=cv.medianBlur(blur,5)blur1= cv.GaussianBlur(blur0,(5,5),0)blur2= cv.bilateralFilter(blur1,9,75,75)
若是小伙伴对图像滤波感兴趣，能够在这里进行了解
https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_filtering/py_filtering，这里再作过多的介绍。
接下来咱们须要将图像从BGR（蓝绿色红色）转换为HSV（色相饱和度值）。为何咱们要从BGR空间中转到HSV空间中？由于像素B，G和R的取值与落在物体上的光相关，所以这些值也彼此相关，没法准确描述像素。相反，HSV空间中，三者相对独立，能够准确描述像素的亮度，饱和度和色度。
hsv = cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2HSV)
这个操做看似很
小
，但当咱们尝试找到要提取的阈值或像素范围时，它会使咱们的工做变得更加简单。
接下来是“颜色分割”的最重要一步，即“阈值分割”。这里咱们将肯定要提取的全部像素的阈值。
使用OpenCV
进行颜色分割中最重要步
骤——
阈值分割
，这多是一个至关繁琐的任务。
即便咱们
可能想到经过使用颜色选择器工具来了解像素值，可是
仍然须要进行不断的尝试，以便在全部像素中获取指望的像素，有些时候这也多是一项艰巨的任务。
具体操做以下：
low_blue = np.array([55, 0, 0])high_blue = np.array([118, 255, 255])mask = cv.inRange(hsv, low_blue, high_blue)
上面代码中最后一行的“Mask”将全部不在描述对象范围内的其余像素进行覆盖。程序运行结果以下图所示：
接下来，运行最后的代码以显示由Mask做为边界的图像。所使用的代码和程序运行结果在下面给出：
res = cv.bitwise_and(img,img, mask= mask)
那么经过上面的方式，咱们就实现了基于颜色的图像分割，感兴趣的小伙伴们能够经过上面的代码和步骤进行尝试，看看可否知足本身的图像分割需求。
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