該系列文章是講解Python OpenCV圖像處理知識，前期主要講解圖像入門、OpenCV基礎用法，中期講解圖像處理的各種算法，包括圖像銳化算子、圖像增強技術、圖像分割等，后期結合深度學習研究圖像識別、圖像分類應用。希望文章對您有所幫助，如果有不足之處，還請海涵~

前面的文章講解了圖像銳化和邊緣提取技術，該篇文章將開始圍繞圖像分割進行講解。百度百科將其定義為：

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。從數學角度來看，圖像分割是將數字圖像劃分成互不相交的區域的過程。圖像分割的過程也是一個標記過程，即把屬于同一區域的像索賦予相同的編號。

本篇文章主要講解基于理論的圖像分割方法，通過K-Means聚類算法實現圖像分割或顏色分層處理。基礎性文章，希望對你有所幫助。

• 1.K-Means原理
• 2.K-Means聚類分割灰度圖像
• 3.K-Means聚類對比分割彩色圖像

注意 ：該部分知識均為楊秀璋查閱資料撰寫，未經授權禁止轉載，謝謝！！如果有問題隨時私聊我，只望您能從這個系列中學到知識，一起加油喔~

該系列在github所有源代碼：

• https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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