Creo que lo que quieres decir es que tu objeto en sí está formado por muchos segmentos. En términos técnicos, esto se llama sobresegmentación .
La respuesta fácil es ajustar los parámetros de su algoritmo de segmentación hasta que obtenga la “granularidad” deseada de la segmentación, no tan fina que el objeto de interés se sobre segmenta, ni tan gruesa que el objeto de interés se fusiona con su entorno.
Si no puede / no prefiere hacerlo, aquí hay una estrategia que he visto utilizada en el pasado:
- ¿Cuál es un buen enfoque para resolver este problema Problema - 118D - Codeforces?
- ¿Cómo funciona 'Un algoritmo neuronal de estilo artístico'?
- ¿Qué tan importante es para el hombre en el medio saber la técnica de cifrado?
- ¿Cuál es la intuición detrás del algoritmo de clasificación rápida de múltiples claves?
- ¿Cuál es un buen algoritmo de segmentación para reconocer números de imágenes?
- Suponga que desea seleccionar el conjunto [matemático] S [/ matemático] de segmentos que conforman su objeto.
- Comience con algunos segmentos de semillas al azar
- Continuamente fusionando segmentos vecinos a estos segmentos de semillas, según una condición. Una condición de ejemplo es la apariencia del esquema. Suponga que [math] n [/ math] es uno de esos segmentos vecinos y que [math] S [/ math] es el conjunto actual que tiene. Recuerde, conoce la forma objetivo de su objeto. Una técnica como el Chordiogram le permitirá comparar formas. Ahora, agregue [math] n [/ math] a [math] S [/ math] solo si [math] S \ bigcup n [/ math] se ve “más” como el objeto de destino que [math] S [/ math] solo.
No se garantiza que esto le brinde la mejor solución, pero a menudo la combinación de ajuste de parámetros de segmentación + algoritmo codicioso mencionado anteriormente funciona bien en la práctica.