我正在编写一种使用阈值进行图像分割的遗传算法。我实施了该算法，以便GA找到多个阈值，以便图像中的对象数量与阈值数量匹配。我将每个染色体的类间差异总和用作适应度函数。 （每个染色体由40位二进制数组成，每8位代表0到255之间的数字，这是可能的阈值范围。）
我设法实现了所有必需的功能，但是现在我需要使用我编写的GA产生的多个阈值来显示/显示分割的图像。一些论文谈到了5个细分受众群和4个阈值。因此，我猜测可能在一幅图像分割过程中在一幅图像中应用多个阈值。
有人知道用python cv2是否可以实现吗？还是完全无效的想法？我仍在努力了解图像处理/细分和GA的基础。
我无法通过在线搜索找到与此相关的任何内容。有人可以引导我吗？
作为参考，我编写的GA从10条染色体开始，每条染色体具有5个不同的随机生成的阈值。然后，他们开始通过选择，交叉和变异进行几次迭代进化。经过几次迭代，几乎所有的染色体都收敛到一组5个阈值。这是我对本次大会的最终答复。
谢谢！