我想從圖像中提取諸如男人，汽車之類的物體或類似物體。圖像僅僅是一個普通的圖像，而不是醫學圖像或用於特定目的的其他類型。如何從圖像中提取對象
我已經搜索了很長時間，發現自動圖像分割算法只是將圖像分割成一組區域或者給出圖像中的輪廓，而不是語義對象。所以我轉向交互式圖像分割算法，並且發現了一些流行的算法，如交互式圖形切割和SIOX等。我認爲這些算法恰好符合我的要求。
此外，我還下載了兩個交互式圖像分割工具，第一個是interactive segmentation tool，第二個是interactive segmentation tool-box。
所以我quesions是
1.如果交互式圖像分割算法對於我的任務的解決方案，因爲性能是最重要的。
2.如果我想使用自動圖像分割算法，接下來我應該做什麼？
Any suggestion will be approciated.
從圖像中提取的對象，特別是一幅畫沒有你想象的那麼容易，你可能想看看OpenCV的項目。
感謝您的建議。由於我是計算機視覺初學者，所以我進行了很多調查以找到現有的解決方案以從中學習。如果我從頭開始，時間將不夠用。因爲我發現一些交互式分割算法可以執行我的任務，我不確定從專業人員的角度來看這是否是「正確」的解決方案，如果有更好的方法解。 – ningyuwhut
除了OpenCV的，我會建議看ITK。它在醫學圖像分析項目中非常流行，因爲已知半自動分割工具提供了最佳結果。我認爲這些方法也適用於自然圖像。
嘗試查看諸如livewire分割和基於級別集的圖像分割等工具。 ITK有幾個演示程序，可讓您在自己的圖像上使用這些工具。演示應用程序如this是開源發行版的一部分，但它可以直接從itk服務器下載（查看說明）
謝謝。我會嘗試這個工具包來確定哪個最適合我的任務。 – ningyuwhut
如果這是一個商業案例，您最好尋找專業的公司「視頻內容分析」。我的意思是說：可靠的人員和車輛檢測不是一個人的項目。
Genreral目的分割工具不會做的伎倆，因爲他們沒有一個人或汽車看起來像什麼概念。他們所認爲要做的就是在圖像中找到均勻的區域。
我閱讀了一些論文，得到的結果是自動圖像分割無法解決「語義鴻溝」問題，所以你是對的。而現在看來，如果我想從圖像中提取一個對象，這意味着彌合低級特徵和人類語義之間的差距，我必須迴歸自己。所以交互分割算法似乎是現在最簡單直接的解決方案。 – ningyuwhut
如果你想從一個靜態圖像中挑出一個物體，只需要幾個塗鴉。我建議你有
'Closed-form solution to image matting'
or 'Spectral matting',
or 'lazy snapping'
讀但在我的測試，最後不作爲前兩種方法有像頭髮微妙的對象打交道時表現一樣好。 但是，你可以很容易地從谷歌找到他們的源代碼matlab代碼。
但是前兩種方法實際上並沒有那麼令人愉快，我認爲你需要做大量的修改以使它們易於使用。這是恕我直言的主要問題，是否需要在圖像上非常體面的塗鴉，這是如果你畫一些額外的塗鴉或錯誤的位置，你會毀了你的對象切割。
除了這些，你可以嘗試'貝葉斯消光，possion matting等。'這些都需要一些稱爲trimap的幫助圖像，而且很難真正繪製。
這是很晚了，但有一個算法叫做connected component labeling，你可能會發現它有用。
這裏是wiki link的算法
不知道爲什麼人們有投票結束這個問題。即使作者可以對它進行一些格式化，看起來也是有效的。 –
你能告訴我在哪裏可以看到投票結束這個問題？我什麼都看不到。謝謝。 – ningyuwhut
可能您沒有權限查看它們。有4個鏈接：鏈接，編輯，關閉和標誌 –