在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。图像分割中的一些常见的术语有：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分
1 概述 SLIC 即simple linear iterative clustering。分簇的依据是像素之间的颜色相似性与邻近性。其中颜色相 似性的度量因子是lab 颜色空间的L1 范数，颜色邻近性的度量因子是图像二维坐标空间xy。因而综合的度量因子 是[labxy]五维空间。下面所述的距离度量因子由下式计算得到： 对输入的长宽分别为Width 和Height 的二维图像，分别以X 方向xst
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2024-05-03 13:20:41
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二值形态学在二值图像上进行运算，二值图像是从其他等级的强度通道产生的。为了进行图像分析，采用的方法是去除形状噪声或异常值以及加强主要特征点。形态学可用于目标识别、细胞生物学、医学、粒子分析和自动显微镜。二值形态学是一个邻域计算，结构核通过定义哪些周围像素对形态有益，然后进行形态学处理。但是它是从图像二值化开始的。我们常用到的膨胀是一个布尔或（or）运算，腐蚀是布尔与（and）运算。腐蚀是为了减少图
SLIC超像素分割详解（一）：简介超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度，所以通常作为分割算法的预处理步骤。已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机
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2023-12-21 14:13:51
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一、算法步骤1.将输入图像转化为CEILAB空间2.输入k并计算出S：3.创造一个以s为间距的网格4.移动边缘的平均值5.对图像中的每个像素在2s的邻域内进行搜索，并将该平均值分配给该像素6.取分配给一个平均数的像素的样本平均数，并更新平均数的位置7.转到第5步，重复一定数量的迭代次数二、代码部分% Written by Pratik Jain
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2024-10-02 08:53:25
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超像素（SuperPixel），就是把原本多个像素点，组合成一个大的像素。比如，原本的图片有二十多万个像素，用超像素处理之后，就只有几千个像素了。后面做直方图等处理就会方便许多。经常作为图像处理的预处理步骤。在超像素算法方面，SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以
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2023-10-24 23:14:05
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1 基于图像单像素点的处理看过数字图像处理一书的都知道，图像处理中基于像素点的处理分为两种 灰度变换：本质就是基于单像素点的变化处理。 空间滤波：本质就是基于邻域像素点的变化处理。 今天要讲的是在OpenCv下基于基于单像素点的处理，其中会讲到OpenCv针对单像素处理封装好的一些ApI，即实质原理。1.1 图像像素点的访问要进行基于单像素点的处理，首先就必须知道，给你一幅图，你如何去访问图中的每
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2024-04-23 15:32:43
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文章目录一、前言二、现有的超像素算法2.1 基于图的算法2.2 基于梯度上升的方法三、SLIC超像素3.1 算法详
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2020-03-08 11:12:31
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超像素分割——SLIC学习最新看论文的时候发现“超像素分割”概念被多次提及，作为图像预处理的一部分，“超像素分割”可以在保持图像特征不变的情况下，减少后续图像处理的计算量。 这里，将简单介绍一下SLIC（Simple linear iterative clustering）算法，先贴出相关论文和源代码供大家参考。SLIC算法描述算法流程： 对照上述算法流程图，SLIC算法可以分为下面几步：
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2023-12-24 00:09:32
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最近两年，超像素分割方法非常火爆，计算机视觉、模式识别许多方向都兴起了超像素研究的热潮，提出的方法也比较多。其实这不是个什么新鲜的东西，以前的许多分割算法所获得的结果都可以称为超像素，如Watershed，meanshift，graph-based segmentation，只不过后来兴起一种加入形状约束，使得到的区域如同细胞一般比较紧凑。个人觉得这对某些应
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2024-09-19 13:05:40
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superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分割）、超分辨率（Super-Resolution, SR）的基础概念
superpixels（超像素）超像素于2003年提出，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征
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2023-11-29 13:07:39
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superpixels(超像素）1.理解：超像素不是在普通的像素基础上继续微观细分，超像素是一系列像素的集合，这些像素具有类似的颜色、纹理等特征，距离也比较近。其中超像素比较常用的一种方法是SLICSemantic Segmentation（语义分割）：把图像中每个像素赋予一个类别标签（比如汽车、建筑、地面、天空等），比如把图像分为了草地（浅绿）、人（红色）、树木（深绿）、天空（蓝色）等标签，用不
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2024-02-03 16:13:15
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# 超像素分割与合并在Python中的实现
超像素分割 (Superpixel Segmentation) 是一种图像处理技术，它将图像分割为小的、相互连通的区域，这些区域具有相似的颜色、纹理等特征。这种技术在图像分析、计算机视觉、对象识别等领域有着广泛的应用。本文将探讨如何在Python中实现超像素分割与合并，并给出详细的代码示例。
## 1. 超像素分割的原理
超像素分割的基本思想是通过
图像直方图对于一幅数字图像而言，其灰度取值为 的像素数 基于区域的分割方法1、 区域生长算法常见的区域生长算法是依据图像像素值进行分割的算法。 具体如下：选择种子点（种子点个数没有限制，但是越多算法效率也低，一般一个点比较好用）确定生长准则（一般是用像素差作为生长准则）终止生长 参考：区域生长算法
实现## 区域生长算法
from PIL import Image
import numpy as
图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
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2024-05-08 16:38:36
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简介：最近项目使用到了超像素分割，因此顺道研究了以下SLIC这一算法。超像素分割这类low-level vision问题已经在CVPR，ICCV这种顶级会议上逐渐销声匿迹，越来越流行的learning method渐渐占据了这些顶级会议90%的篇幅。本文讲解的SLIC是2010年提出的一种十分简单的超分辨分割算法，原理简单、便于实现。一.SLIC(simple linear iterative c
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2023-09-27 13:51:23
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参考：超像素—学习笔记什么是超像素？评价标准？SLIC、SEED、ETPS算法比较的指标：图像边界的粘附性、算法速度、存储效率、分割性能超像素算法：将像素组合成感知有意义的原子区域( atomic regions)，其可以用于替换像素网格的刚性结构。它们捕获图像冗余，提供计算图像特征的方便原语( primitive )，并且大大降低了后续图像处理任务的复杂性。超像素：能够提取中层图像特征，作为图像
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2023-08-15 15:16:28
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泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
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2024-05-08 15:30:42
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【图像处理笔记】总目录0 引言大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变（如边缘）将图像分割为多个区域：首先寻找边缘线段，然后将这些线段连接为边界的方法来识别区域。第二类方法根据一组预定义的准则把一幅图像分割为多个区域。本节讨论两种相关的区域分割方法:(1)在数据中寻找聚类的经典方法，它与亮度和颜色等变量有关;(2)用聚类从图像中提取“超像素”的现
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2023-10-29 23:50:38
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区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
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2024-07-20 17:11:45
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