使用SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法对图像进行分割,n_segments参数指定了期望的分割数目,compactness参数则控制了颜色接近度和空间接近度的平衡。 使用mark_boundaries函数创建一个叠加了分割边界的图像,并将其存储在变量out中。 使用plt.subplot(121)创建一个子图,标题为"n_segments=60",并显示叠加了分割...
image = np.ascontiguousarray(image * ratio) labels = _slic_cython(image, segments, step, max_iter, spacing, slic_zero) #把过小过小的处理一下 if enforce_connectivity: segment_size = depth * height * width / n_segments min_size = int(min_size_factor * segment_size) max_size = int(...
一.python中的slic函数defslic(image, n_segments=100, compactness=10., max_iter=10, sigma=0, spacing=None, multichannel=True, convert2lab=None, enforce_connectivity=True, min_size_factor=0 python series便利 ci 3D 2d 转载 boyboy 2023-09-20 11:57:46 ...
ToSLIC(n_segments=75, add_seg=True) ]) dataset = MNIST('/tmp/MNIST', download=True, transform=transform) data = dataset[0] # data is a Data object with x, pos and seg attributes 这段代码首先从torchvision库中加载了MNIST数据集,并定义了一个组合变换transform。transform包含两个步骤:第一步...
segments= slic(img_as_float(image), n_segments=25, sigma=5)#n_segments分割块数越大越细#show the output of SLICfig = plt.figure('Superpixels') ax= fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) ...
segments = slic(image_rgb, n_segments=num_segments, compactness=compactness) # 创建一个与图像大小相同的数组,用于可视化超像素分割结果 mask = np.zeros_like(image) # 将每个像素标记为对应的超像素颜色 for segment in np.unique(segments):
现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码。很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间...
One only needs to comment the if/ statement inside the loop that looks at neighbourhood./=void SLIC:DrawContoursAroundSegments(unsigned int*ubuff,const int*la 14、bels,const int&width,const int&height,const unsigned int&color )const int dx88 = -1, -1, 0, 1, 1, 1, 0, -1;const ...
n_segments:int 可选 分割输出图像中的(近似)标签数。 compactness:浮点数,可选 平衡颜色接近度和空间接近度。较高的值赋予空间接近度更多的权重,使超像素形状更加方形/立方体。在 SLICO 模式下,这是初始紧凑性。该参数很大程度上取决于图像对比度和图像中对象的形状。我们建议在对数范围内探索可能的值,例如 0.01...
slic.DrawContoursAroundSegments(image, labels, width, height, 0); tEnd=clock(); exeT=tEnd-tStart; Mat imgSLIC; imgSLIC2openCV(image, height,width,dim,imgSLIC);//SLIC结果:SLIC图像数据转换成OpenCV 图像数据 //结果显示 cout<<"SLIC执行时间exeT:"<<exeT<<"毫秒"<<endl; ...