SLIC超像素分割技术的MATLAB实现

版权申诉
slic
super
0 下载量 90 浏览量 更新于2024-12-09 收藏 254KB ZIP 举报
资源摘要信息:"SLIC和SLIC的Matlab代码实现" SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）是一种用于图像分割的超像素算法，它将图像划分为超像素（superpixels）。超像素是图像中的一个像素区域，它具有相对均匀的像素属性，比如颜色和亮度，并且在形状上相对紧凑。与传统的像素相比，超像素保留了图像中的边缘信息，同时减少了图像数据量，使得后续的图像处理和分析更加高效。 SLIC算法的原理是通过迭代来优化每个像素所属超像素的中心点位置。SLIC算法能够确保每个超像素内部具有相似的亮度和颜色信息，同时保证超像素的形状相对紧凑。SLIC算法因其简单高效而被广泛应用于图像分割、目标检测、图像分类等计算机视觉领域。 在标题中提到的"SLIC__superpixelSegmentation-master.zip"是一个压缩文件包，包含了SLIC超像素算法的Matlab实现。这意味着用户可以通过Matlab语言来使用和修改SLIC算法的代码，进行相关的图像处理工作。 文件名"SLIC__superpixelSegmentation-master"表明这是一个版本控制系统的主干版本库（可能是GitHub上的项目）。这种版本控制的主干版本库通常包含了项目的主分支代码，它是项目更新和维护的基础。 在标签中提到了几个关键词：“slic”, “slic的matlab代码”，“super”，“super_pixel”。这些标签强调了该文件包含的内容，即SLIC算法、SLIC算法的Matlab实现、超像素（super pixel）概念，以及与“super”相关的概念或技术。标签有助于在检索资源时更快地定位到所需的内容。 在描述中，"SLIC super pixel代码大全"表明了该压缩包中包含了完整的SLIC超像素算法实现代码，可能包括算法的多个功能模块，例如超像素生成、参数调整、结果可视化等。这些代码允许用户深入了解SLIC算法的工作原理，并根据自己的需求调整参数，以获得最佳的图像分割效果。 总之，该压缩文件提供了一个成熟的SLIC超像素算法实现，用户可以利用Matlab这一强大的科学计算平台，来研究和应用SLIC算法。SLIC算法能够有效提升图像处理的效率和准确性，广泛应用于需要图像分割的场合，如计算机视觉、图像理解、场景分析等。通过对该资源的学习和应用，研究人员和工程师可以解决实际问题，并在相关领域取得创新性成果。

VMware-VMvisor-Installer-7.0.*

293 浏览量
VMware-VMvisor-Installer-7.0U2-17630552.x86_64-slic-sysin.org.iso VMware-VMvisor-Installer-7.0U3-18644231.x86_64.iso **ESXi7.0 ISO镜像详解** VMware ESXi，全称为VMware ESXi（Enterprise Synthetic ...

slic-python-implementation-master.zip_python SLIC_python SLIC_s

2022-09-23 上传
SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）是一种超像素分割算法，它在计算机视觉和图像处理领域广泛应用。Python作为一门强大的编程语言，因其丰富的库和易读性，常被用来实现各种图像处理算法，包括SLIC超像素...

SLIC-superpixel-Kmeans-clustering-master.zip_SLIC_slic kmeans_te

2022-07-15 上传
标题中的“SLIC-superpixel-Kmeans-clustering-master.zip”表明这是一个关于SLIC超级像素与K-means聚类的项目，可能包含源代码和示例。"SLIC_slic kmeans_te"可能是指SLIC算法的实现以及与K-means比较或结合的测试...

class_labels = { 0: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\non-broken roofing', 1: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\broken roofing', 2: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\courtyard' }计算类被为1的像素点/（类别为+类别为的像素点）

224 浏览量
根据您提供的代码，我可以看出这是一个Python字典类别标签和它们对应的路径。要计算类别为1的像素点占总像素点的比例，需要知道类别为1的像素点数和所有类别为1或类别为2的像素点数。代码如下： ``` import cv2 ...

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

150 浏览量
test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) hsv_test_image = cv2....

rom skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码：import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作，这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0)，并显示超像素池化后的特征图

132 浏览量
以下是将超像素池化代码引入到原有代码中，并可视化超像素池化后的特征图的代码： ```python rom skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy ...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[37] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show()，将上述代码修改成显示超像素索引映射可视化

2023-06-07 上传
好的，请参考下面修改后的代码，它将生成超像素索引映射可视化： ```python from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL ...

import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage import img_as_float # 定义超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 A 和 B img_a = cv2.imread('img_a.jpg') img_b = cv2.imread('img_b.jpg') # 对图像 A 进行超像素分割，并获取每个超像素块的像素范围 segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5) pixel_ranges = [] for i in range(num_segments): mask = (segments_a == i) indices = np.where(mask)[1] pixel_range = (np.min(indices), np.max(indices)) pixel_ranges.append(pixel_range) # 将像素范围应用到图像 B 上实现超像素分割 segments_b = np.zeros_like(segments_a) for i in range(num_segments): pixel_range = pixel_ranges[i] segment_b = img_b[:, pixel_range[0]:pixel_range[1], :] segment_b = torch.from_numpy(segment_b.transpose(2, 0, 1)).unsqueeze(0).float() segment_b = F.interpolate(segment_b, size=(img_b.shape[0], pixel_range[1] - pixel_range[0]), mode='bilinear', align_corners=True) segment_b = segment_b.squeeze(0).numpy().transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8) gray = cv2.cvtColor(segment_b, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, mask = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) segments_b[np.where(mask)] = i # 可视化超像素分割结果 fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_a, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_a)) ax = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_b, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_b)) plt.axis("off") plt.show()，上述代码中segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5)出现错误：ValueError: Cannot convert from object to float64.

143 浏览量
可以使用 `img_as_float` 函数将其转换为浮点类型，代码如下： ``` import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic import matplotlib....

PS I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master> & C:/Users/win10/AppData/Local/Programs/Python/Python311/python.exe "i:/18Breakageratecalculation/mask-slic use/maskSLIC-master/test.py" Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\test.py", line 8, in <module> import maskslic as seg File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\maskslic\__init__.py", line 1, in <module> from .slic_superpixels import slic File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\maskslic\slic_superpixels.py", line 21, in <module> from maskslic.processing import get_mpd ModuleNotFoundError: No module named 'maskslic.processing'

205 浏览量
这个错误提示告诉我们在你的代码中有一个名为 `maskslic.processing` 的模块没有被找到，可能是因为你的 Python 环境中没有安装这个模块。你可以尝试通过以下命令来安装需要的模块： ``` pip install maskslic ``` ...

import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 定义超像素池化函数 def superpixel_pooling(feature_map, segments): # 获取超像素数量和特征维度 n_segments = np.unique(segments).size n_channels = feature_map.shape[0] # 初始化超像素特征 pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels)) # 对每个超像素内的像素特征进行聚合 for segment_id in range(n_segments): mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1) pooled_feature = (feature_map * mask.float()).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments) # 可视化超像素特征图 plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show()，上述代码出现问题：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'float'

113 浏览量
这个错误是因为在进行超像素池化时，代码使用了 `mask.float()`，但是 `mask` 是一个 Numpy 数组，没有 `float()` 方法。解决方法是将 `mask` 转换为 PyTorch 张量后再进行类型转换，可以使用 `torch.from_numpy...
局外狗
  • 粉丝: 83
  • 资源: 1万+
上传资源 快速赚钱

最新资源