skimage.segmentation 中 slic

skimage.segmentation 中的 slic 是一种基于超像素的图像分割算法，它将图像分成许多相似的区域，每个区域称为超像素。slic 算法的全称是 Simple Linear Iterative Clustering，它的主要思想是将图像转换为一个三维空间，其中 x 和 y 坐标表示图像中的位置，z 坐标表示图像中的颜色值。然后，通过对这个三维空间进行聚类，将图像分成许多超像素。

slic 算法的优点是速度快、效果好、易于实现。它在许多计算机视觉应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像分割、图像增强等。

相关问题

skimage.segmentation 的mark_boundaries怎么用

`mark_boundaries` 是 `skimage.segmentation` 中的一个函数，用于在图像的边界处绘制轮廓线。它可以接受两个参数，第一个参数是原始图像，第二个参数是对应的标签图像，它们的形状应该相同。标签图像中每个像素的值表示原始图像中对应像素所属的区域编号。

下面是一个使用 `mark_boundaries` 函数的例子：

from skimage.segmentation import mark_boundaries
from skimage.io import imread

# 读入一张图像
img = imread('image.jpg')

# 对图像进行分割并得到标签图像
labels = segmentation.slic(img, n_segments=100, compactness=10)

# 在图像边界处绘制轮廓线
boundaries = mark_boundaries(img, labels, color=(1, 0, 0))

# 将结果显示出来
plt.imshow(boundaries)
plt.show()

在这个例子中，我们首先读入一张图像，并使用 SLIC 算法对其进行分割，得到标签图像。然后，使用 `mark_boundaries` 函数在图像边界处绘制轮廓线，并将结果显示出来。

需要注意的是，`mark_boundaries` 函数默认使用黑色绘制轮廓线，如果需要使用其他颜色，可以通过 `color` 参数指定。在这个例子中，我们将轮廓线的颜色设置为红色。

skimage.segmentation的mark_boundary如何画方框计算长宽

`skimage.segmentation.mark_boundary`函数是用来在图像上标记出分割边界的，它并不会画方框或计算长宽。如果您想要画方框并计算长宽，可以使用下面的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import segmentation

# 读入图像
image = plt.imread('image.png')

# 做分割
labels = segmentation.slic(image, compactness=30, n_segments=400)

# 画出边界
boundary = segmentation.mark_boundaries(image, labels, color=(1, 0, 0))

# 找到最小外接矩形的左上角坐标、宽度和高度
regions = segmentation.find_boundaries(labels)
nonzero_rows, nonzero_cols = np.nonzero(regions)
x, y = np.min(nonzero_cols), np.min(nonzero_rows)
width, height = np.max(nonzero_cols) - x, np.max(nonzero_rows) - y

# 在图片上画出最小外接矩形
plt.imshow(boundary)
plt.plot([x, x+width], [y, y], 'r', linewidth=2)
plt.plot([x+width, x+width], [y, y+height], 'r', linewidth=2)
plt.plot([x+width, x], [y+height, y+height], 'r', linewidth=2)
plt.plot([x, x], [y+height, y], 'r', linewidth=2)
plt.show()

# 输出长宽
print('width:', width)
print('height:', height)

这里使用了`skimage.segmentation.find_boundaries`函数找到分割边界，然后找到最小外接矩形的左上角坐标和宽度、高度。最后使用`matplotlib`画出最小外接矩形。