SLIC分割方法

SLIC Superpixels》
    SLIC: simple linear iterative clustering的简称,即简单的线性迭代聚类。
    这是一个基于聚类算法的超像素分割,由LAB空间以及x、y像素坐标共5维空间来计算。不仅可以分割彩色图,也可以兼容分割灰度图,它还有一个优点就是可以人为的设置需要分割的超像素的数量。
    实现方法:
1)初始化聚类中心:按照设定的超像素个数,在图像内均匀的分配聚类中心
2)在n*n邻域内打乱聚类中心(n作者取3),讲聚类中心移到邻域内梯度最小的地方,这样是为了防止聚类中心落在边界上。
3)在聚类中心的2S*2S的邻域内为每个聚类中心分配匹配点,按照各点与聚类中心的设定距离来计算(距离由labxy计算得出,具体公式见文章)。(对于这一点我有点不太理解,在这个邻域内,不比较怎样知道哪个点属于自己,哪个点不属于?我的理解是,该邻域内的点的到该聚类中心的距离,与该点属于其他邻域时到其他聚类中心的距离做比较,该点最后应该聚类到离其距离最近的聚类中心。)(S为步长,根据要分割的超像素的个数决定。)
4)计算新的聚类中心与之前聚类中心的L1距离,根据阈值判断是否需要重新打乱聚类中心(即一直进行迭代运算,知道近两次的聚类中心之间的距离小于某一阈值)。
5)结束运算

附:步长S:假设像素总数为N,要分成K个超像素,则S=sqrt(N/K)
### SLIC超像素分割算法的Python实现 以下是基于 `scikit-image` 库实现 SLIC 超像素分割的一个完整示例代码: ```python import cv2 from skimage.segmentation import slic from skimage.color import label2rgb, rgb2gray import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像并转换为RGB颜色空间 image = cv2.imread('image.jpg') # 确保图片名为'image.jpg' image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image_rgb, n_segments=100, compactness=10, sigma=5) # 参数可根据需求调整[^3] # 可视化超像素分割结果 segmented_image = label2rgb(segments, image_rgb, kind='avg', bg_label=0) segmented_image_gray = rgb2gray(segmented_image) # 显示原始图像和超像素分割结果 fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) axes[0].imshow(image_rgb) axes[0].set_title("Original Image") axes[1].imshow(segmented_image) axes[1].set_title("Segmented Image (SLIC)") for ax in axes: ax.axis('off') plt.tight_layout() plt.show() # 如果需要保存结果,可以使用以下代码 cv2.imwrite('slic_segmented_result.png', cv2.cvtColor((segmented_image * 255).astype(np.uint8), cv2.COLOR_RGB2BGR)) ``` #### 关键点说明 - **参数解释** - `n_segments`: 控制生成的超像素数量。值越大,超像素越小。 - `compactness`: 影响超像素形状的紧凑程度。较大的值会使超像素更接近正方形。 - `sigma`: 高斯平滑的标准差。增加该值可减少噪声的影响。 - **依赖库安装** 确保已经安装了所需的 Python 库: ```bash pip install opencv-python scikit-image matplotlib ``` - **注意事项** 在执行上述代码前,请确认当前工作目录中有名为 `'image.jpg'` 的测试图像文件。如果不存在或名称不同,则需修改代码中的路径[^2]。 --- ###
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