SLIC的Python代码
时间: 2023-11-05 08:05:12 浏览: 78
以下是实现SLIC超像素算法的Python代码:
import skimage
from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageEnhance
import numpy as np
import cv2
path = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\SLIC\\'
img_name = 'test.png'
img = io.imread(path + img_name, as_gray=True)
segments = slic(img, n_segments=10, compactness=0.2, start_label=1)
out = mark_boundaries(img, segments)
out = out * 255
img3 = Image.fromarray(np.uint8(out))
img3.show()
seg_img_name = 'seg.png'
img3.save(path + '\\' + seg_img_name)
相关问题
slic python
SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)是一种用于图像超像素分割的算法。在Python中,您可以使用OpenCV和NumPy库来实现SLIC超像素分割。
要使用SLIC算法,首先导入OpenCV和NumPy库。您可以通过以下方式导入它们:
import cv2
import numpy as np
接下来,您可以使用OpenCV的cv2.imread函数加载图像,然后将其转换为Lab色彩空间。SLIC算法对图像进行超像素分割时使用Lab色彩空间来更好地保留颜色信息。您可以使用以下代码加载图像并将其转换为Lab色彩空间:
image = cv2.imread('image.jpg')
image_lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
然后,您可以使用SLIC算法对图像进行超像素分割。在OpenCV中,可以使用cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC函数来创建SLIC超像素对象。您可以为该函数指定一些参数,例如超像素的大小,紧密度和迭代次数。以下是一个使用SLIC算法对图像进行超像素分割的示例代码:
slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(image_lab, region_size=10, ruler=10.0)
slic.iterate(10) # 迭代10次以获得更好的超像素分割结果
最后,您可以使用slic.getLabels函数获取每个像素的超像素标签。这些标签可以帮助您将图像中的像素分组成超像素。以下是一个获取超像素标签并显示结果的示例代码:
labels = slic.getLabels()
mask = slic.getLabelContourMask()
result = cv2.bitwise_and(image_lab, image_lab, mask=mask[:, :, np.newaxis])
cv2.imshow('SLIC Superpixels', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
通过这些步骤,您可以使用Python和OpenCV来实现SLIC超像素分割。这个方法使用了SLIC超像素分割的官方源码,并且没有使用更高级的库。希望这个答案对您有所帮助!
图像分割3d代码python
以下是使用Python实现3D图像分割的示例代码:
```
import numpy as np
import skimage.segmentation as seg
import nibabel as nib
# 加载NIfTI格式的3D图像数据
img = nib.load('image.nii.gz').get_fdata()
# 对图像进行分割
labels = seg.slic(img, n_segments=1000, compactness=10)
# 将分割结果保存为NIfTI格式的文件
labels_img = nib.Nifti1Image(labels, img.affine)
nib.save(labels_img, 'labels.nii.gz')
```
这个示例中使用了Scikit-Image库中的`skimage.segmentation`模块来进行图像分割。`n_segments`参数指定了分割后的区域数量,`compactness`参数用于调整分割的平滑度。
另外,也需要使用NIBabel库来加载和保存NIfTI格式的3D图像数据。
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