如何将2D深度图像分割为数值相近的非重叠矩形区域

针对你要的「分割为数值相近、互不重叠、满足最小长宽限制的矩形区域，效果优于固定网格」的需求，不需要追求全局最优解，直接用迭代二分+合并的流程即可，实现难度低，鲁棒性比RANSAC方案高，完全满足要求。

实现流程 #

• 初始化：将整张深度图作为初始待处理矩形，建立待处理队列存入该矩形。
• 块校验：每次从队列取出一个矩形，先做两项判断：
  1. 尺寸校验：如果矩形的长、宽均小于设定的最小阈值（比如示例中的2），直接标记为最终分割块，不再处理。
  2. 同质性校验：计算矩形内所有深度值的方差（如果是平面场景可以换成平面拟合残差），如果数值低于预设的同质性阈值，说明块内深度值足够接近，标记为最终分割块，不再处理。
• 最优切分：如果当前矩形不满足上述两个终止条件，就找最优分割线将其切为两个子矩形：

  分割线选择规则：遍历所有合法的水平、垂直分割线（要求切分后两个子矩形的长宽都不小于最小尺寸阈值），分别计算切分后两个子块的深度方差之和，选方差和最小的分割线完成切分。
  切分完成后将两个子矩形加入待处理队列。

• 重复块校验、最优切分步骤，直到待处理队列为空。
• 可选优化（减少过分割）：遍历所有相邻的最终块，如果两个块合并后的整体深度方差仍低于同质性阈值，就合并为一个块。

方案优势 #

• 天然满足约束：整个切分流程从轴对齐矩形出发，所有分割结果都是互不重叠的矩形，不需要额外做几何冲突校验；最小尺寸约束直接嵌在分割线筛选逻辑里，不会出现小于阈值的碎块，和示例中右下角不做拆分的逻辑完全一致。
• 效果优于固定网格：固定网格不考虑深度值分布无脑切分，该方案只在深度值差异大的位置切分，块内数值一致性高很多。
• 实现成本远低于RANSAC：RANSAC拟合平面后需要额外处理矩形拟合、区域重叠、块间缝隙问题，这套逻辑只需要做数组切片、方差计算，几十行代码就能跑通，对高复杂度深度图的适应性也更好。

调参建议 #

• 同质性阈值：根据深度图噪声大小调整，噪声高就适当调高阈值，避免分割过碎。
• 最小长宽阈值：直接按业务要求设置即可，比如示例中阈值为2，筛选分割线时直接跳过会产生小于2尺寸子块的切分位置。
• 如果场景中平面占比高，可以把同质性校验的方差判断换成平面拟合RANSAC残差判断，分割结果会更贴合实际平面结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Susie