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环境：OpenCV3.2.0 + VS2015

51、Mean-Shift算法分割图像 cv::pyrMeanShiftFiltering()

参考链接：【从零学习OpenCV 4】分割图像——Mean-Shift分割算法

Mean-Shift算法又被称为均值漂移法，是一种基于颜色空间分布(彩色图像的像素值)的图像分割算法。该算法的输出是一个经过滤色的“分色”图像，其颜色会变得渐变，并且细纹纹理会变得平缓（颜色分布平滑的图像）。

// pyrMeanShiftFiltering()函数原型
void cv::pyrMeanShiftFiltering(InputArray  src,			//待分割的输入图像，必须是三通道CU_8U的彩色图像OutputArray  dst,		//分割后的输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和数据类型double  sp,				//滑动窗口的半径double  sr,				//滑动窗口颜色幅度int  maxLevel = 1,		//分割金字塔缩放层数TermCriteria  termcrit = //迭代算法终止条件TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1)  )

TermCriteria变量可以通过TermCriteria()函数进行赋值，函数原型如下：

// TermCriteria()函数原型
cv::TermCriteria::TermCriteria(int  type,		//终止条件的类型标志，可以选择的参数及含义在表8-6中给出int  maxCount,	//最大迭代次数或者元素数double  epsilon 	//迭代算法停止时需要满足的精度或者参数变化)

该函数可以表示迭代算法的终止条件，主要分为满足迭代次数和满足计算精度两种。

	//分割处理Mat result1, result2;TermCriteria T10 = TermCriteria(TermCriteria::COUNT|TermCriteria::EPS, 10, 0.1); pyrMeanShiftFiltering(img, result1, 20, 40, 2, T10);  //第一次分割pyrMeanShiftFiltering(result1, result2, 20, 40, 2, T10);  //第一次分割的解雇再次分割 //显示分割结果imshow("img", img);imshow("result1", result1);imshow("result2", result2);//对图像提取Canny边缘Mat imgCanny,result1Canny,result2Canny;Canny(img, imgCanny, 150, 300);Canny(result1, result1Canny, 150, 300);Canny(result2, result2Canny, 150, 300);//显示边缘检测结果imshow("imgCanny", imgCanny);imshow("result1Canny", result1Canny);imshow("result2Canny", result2Canny);

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