我想分割这张图片
（我只想要蜜蜂，我有 100 张未标记的图像）。我认为最好的方法是使用频域，因为蜜蜂似乎有特定的频率。但我不知道该怎么做。如何找到合适的频率？
或者，也许你想出了一个更好的方法来做到这一点？
提前致谢！
【问题讨论】：
标签： python c++ image-processing fft image-segmentation
我强烈建议不要使用频域方法进行分割：
频域的好处是它可以捕捉纹理等非局部属性。但是，您为这种全球信息付出的代价是缺少位置信息：说“这个频率来自图片中的哪个位置”是非常重要的。唉，这个位置信息对于分割是至关重要的：你必须知道哪个像素属于什么“频率”/纹理/区域...
有一些基于频率的描述符旨在维护一些位置信息（例如，Gabor 滤波器等）。然而，这些技术并不容易实现“开箱即用”。
您是否考虑过使用深度语义分割方法？如果你没有很多带标签的图像，我建议你看看像 Ning Xu, Brian Price, Scott Cohen, Jimei Yang, Thomas Huang, Deep GrabCut for Object Selection (arXiv 2017) 这样的半监督图像。
【讨论】：
谢谢你的回答！
我最终通过使用 CNN（unet 架构）解决了这个任务。我注释了 3 张完整的图像，这就足够了，因为一张图像中有很多蜜蜂。训练是使用小块（大到足以容纳一只蜜蜂）而不是整个图像来完成的。
我还使用 CRF 来改进分割！
我在 50 张图片中测试了该方法，结果效果非常好 :)
【讨论】：