Maskaların post-emalı necə edilir (CRF, morfoloji əməliyyatlar)?

Segmentasiya maskalarının post-işlənməsi tez-tez keyfiyyəti yaxşılaşdırmaq və səs-küyü aradan qaldırmaq üçün metodları əhatə edir. Əsas texnikalar:

1. CRF (Şərti Təsadüfi Sahələr) — maskaların sərhədlərini yumşaltmaq üçün istifadə olunur, qonşu piksellərin kontekstini nəzərə alır. CRF təsnifatını daha dəqiq etmək və təsadüfi səhvləri azaltmaqda kömək edir.

2. Morfoloji əməliyyatlar — səs-küyü aradan qaldırmaq və boşluqları doldurmaq üçün tətbiq olunur:

   • Eroziya — kiçik səs-küyü aradan qaldırır, obyektləri daraldır.
   • Genişləmə — obyektləri genişləndirir, delikləri doldurur.
   • Açma — eroziya və sonra genişləmə, kiçik obyektləri aradan qaldırır.
   • Bağlama — genişləmə və eroziya, kiçik delikləri doldurur.

Python və OpenCV ilə nümunə:

import cv2
import numpy as np

# ikili maska
mask = cv2.imread('mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# morfoloji əməliyyatlar
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)

# səs-küyü aradan qaldırmaq
mask_clean = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# delikləri doldurmaq
mask_clean = cv2.morphologyEx(mask_clean, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# CRF tətbiqi (pydensecrf ilə nümunə)
import pydensecrf.densecrf as dcrf
from pydensecrf.utils import unary_from_labels

# unar potensialları hazırlayın və maskanı yaxşılaşdırmaq üçün CRF tətbiq edin

Bu şəkildə, post-işləmə segmentasiya keyfiyyətini artırır, maskaları daha dəqiq və sonrakı analiz üçün uyğun edir.