线性迭代聚类(SLIC)超像素算法,它采用k均值聚类方法高效地生成超像素。尽管它很简单,但SLIC较以前的算法可以更好地获取边界,同时,它具有更快的速度,更高的内存效率,并且能提高分割性能,也可以直接扩展到超体元生成。 SLIC利用了简单的聚类(贪婪)算法,初始时,每一个聚类的中心被平均的分布在图像中,而超像素的个数...
图1:减少超像素搜索区域。SLIC的复杂性在图像O(N)中的像素数目中是线性的,而常规的k均值算法是O(kNI),其中I是迭代次数。这在分配步骤中提供了每个聚类中心的搜索空间。(a)在常规k均值算法中,从每个聚类中心到图像中的每个像素计算距离。(b)SLIC仅计算从每个聚类中心到2S×2S区域内的像素的距离。注意,期望的超...
http://infoscience.epfl.ch/record/149300这是SLIC算法的官网,网站有和SLIC相关的资源。 SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理,聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离。所以K-means聚类的中心点由五维向量组成。其中包括,记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标,由于...
《SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods》阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
SLIC利用了简单的聚类(贪婪)算法,初始时刻,每一个聚类的中心被平均地分布在原图中。而超像素的个数,也可以基本由这些中心点来决定。 每一步迭代,种子像素合并周围的像素,形成超像素。 (2) 矩形区域初始化 SEEDS的初始化,是把原图先平均分割成很多矩形,初始超像素即为这些矩形。每一步迭代,超像素的边缘不断变化...
论文:2011-PAMI-SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods 前提:这个算法实在CIELAB这个颜色空间上做的,即每个pixel的值用 来表示,其中 表示亮度(取值范围0-100,数值越大越亮); 表示红色到绿色之间的色域(负值表示绿色,正值表示红色); ...
) 会议:cvpr算法:1. 流程:(蓝色字体表示与SLIC不同点) Stretching map: stretching map是以颜色和空间特征做图,在该图上做均匀的superpixel,映射到图片上就是content-sentitivesuperpixel。 stretching map中像素: 可见得,area值与梯度和空间距离有关,颜色梯度越大,值越大。 Computing ...
cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, region_size=20, ruler=20.0):创建一个SLIC超像素分割对象,设置超像素平均大小为20,平滑因子为20。 slic.iterate(10):执行10次迭代,以优化超像素分割结果。 slic.getLabelContourMask():获取超像素边界掩码,边界处的像素值为1,非边界处的像素值为0。 slic.getLabels():...
Python Superpixel SLIC算法邻接矩阵及邻接列表 技术标签: 计算机视觉Obtain the pixel indices of each superpixel sp_label_matrix=fs.slic(img_rgb, n_segments=400, compactness=10, sigma=1, enforce_connectivity=False) sp_label_vector=sp_label_matrix.reshape(1,-1) sp_num=len(np.unique(sp_label_...
capture>> frame;//获取一帧图像start = clock();//开始计时Ptr<cv::ximgproc::SuperpixelSLIC> slic = cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC(frame);//创建一个对象slic->iterate();//迭代次数,默认为10slic->enforceLabelConnectivity(); slic->getLabelContourMask(mask);//获取超像素的边界slic->getLabel...