超像素分割python代码
时间: 2023-03-30 08:01:15 浏览: 151
以下是一个基于OpenCV的超像素分割Python代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义超像素分割器
superpixel = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, algorithm=cv2.ximgproc.SLICO, region_size=10)
# 设置参数
superpixel.setNumIterations(100)
superpixel.setSLICOFlag(cv2.ximgproc.SLICO_FILL)
# 进行超像素分割
superpixel.iterate()
# 获取超像素分割结果
labels = superpixel.getLabels()
# 可视化超像素分割结果
mask = superpixel.getLabelContourMask()
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imshow('Superpixel Segmentation', result)
cv2.waitKey()
```
这段代码可以对一张名为"image.jpg"的图像进行超像素分割,并将结果可视化展示。
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超像素分割后的提取的python代码
以下是一个使用Python实现超像素分割后的特征提取的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 超像素分割
numSegments = 1000
slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, numSegments)
slic.iterate(10)
# 提取特征
features = []
for i in range(numSegments):
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[slic.getLabelContourMask(i)] = 1
mean_color = cv2.mean(img, mask=mask)[:3]
hist = cv2.calcHist([img], [0, 1, 2], mask, [8, 8, 8],
[0, 256, 0, 256, 0, 256])
hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten()
features.append(np.concatenate([mean_color, hist]))
# 打印特征向量
print(features)
```
该代码使用OpenCV库实现超像素分割,并提取了每个超像素的颜色直方图和平均颜色作为特征向量的一部分。具体实现中,使用`cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC`函数实现超像素分割,并使用`cv2.mean`函数和`cv2.calcHist`函数分别计算超像素的平均颜色和颜色直方图。最后,将所有特征向量存储在一个列表中并打印出来。
超像素分割代码puthon
以下是一个基于Python的超像素分割的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 超像素分割参数设置
num_superpixels = 200
num_iterations = 5
prior = 2
num_levels = 4
num_histogram_bins = 5
# 创建实例
slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLIC, num_superpixels, num_iterations, prior, num_levels, num_histogram_bins)
# 分割处理
slic.iterate(10)
# 获取超像素标记
labels = slic.getLabels()
# 获取超像素数量
num_label_bits = np.ceil(np.log2(num_superpixels))
labels &= (1 << num_label_bits) - 1
# 获取超像素轮廓
mask = slic.getLabelContourMask()
# 使用超像素标记重新着色图像
color_img = np.zeros_like(img)
for label in np.unique(labels):
idx = labels == label
color = np.random.randint(0, 255, 3)
color_img[idx] = color
# 显示结果
cv2.imshow('Input image', img)
cv2.imshow('SLIC result', color_img)
cv2.waitKey()
```
这个示例使用OpenCV的ximgproc模块实现超像素分割。您可以根据自己的需求调整超像素分割的参数。