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：

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。