机器学习实战4：基于马尔科夫随机场的图像分割(附Python代码)

机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。

🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)

在机器学习强基计划6-2：详细推导马尔科夫随机场(MRF)及其应用(附例题)中我们系统地介绍了引入马尔科夫随机场的动机及其基本概念，但由于公式繁多，很难理解这个模型如何应与实际相结合，本文结合一个计算机视觉领域的经典问题——图像分割讲解马尔科夫随机场的应用，加深对概率图模型的理解。为了便于说明，先引入计算机视觉中的部分概念。

在图像处理与计算机视觉领域，图像分割(image segmentation)是在像素级别将一个完整图像划分为若干具有特定语义区域(region)或对象(object)的过程。每个分割区