原理 SILC（simple linear iterative clustering）是一种图像分割算法。默认情况下，该算法的唯一参数是k，约等于超像素尺寸的期望数量。对于CIELAB彩色空间的图像，在相隔S像素上采样得到初始聚类中心。为了产生大致相同尺寸的超像素，格点的距离是$S=\sqrt{N/k}$。中心需要被移到3x3领域内的最低梯度处，这样做是为了避免超像素中心在边缘和噪声点上。 接
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2023-06-09 23:02:39
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学习目标掌握超像素分割的原理、超像素分割方法的推导过程以及实现方法1.1 超像素超像素是指将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成某一个像素块，结合超像素的思想，这样可以使少量的像素块代替原本大量的像素。 目前超像素广泛应用于图像分割、目标识别等领域。1.2 SLICSLIC（Simple Linear IterativeClustering，简单线性迭代聚类)是超像素分割中使用比较多的方
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2023-09-09 08:51:15
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# 超像素分割与Python实战
在计算机视觉领域，图像处理和分割是两个重要的研究方向。其中，超像素分割是一种常用的方法，它可以将图像分割成多个小的区域，这些区域在颜色、纹理等特征上高度相似。相较于传统的分割方法，超像素分割以更加细致和合理的方式捕捉到图像中的结构信息，非常适用于对象识别、图像理解等任务。
## 什么是超像素分割
超像素分割是一种将图像分解为小块（即超像素）的过程。这些超像素
原创
2024-10-16 04:02:53
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# Python超像素分割
## 简介
超像素分割是一种计算机视觉领域的图像处理技术，它将图像分割为一组紧密相连的、具有相似特征的区域，这些区域被称为超像素。超像素分割在图像分割、目标跟踪、图像增强等应用中具有重要的作用。本文将介绍Python中的超像素分割算法和实现过程。
## 超像素分割算法
超像素分割算法的主要目标是将图像分割成具有相似纹理、颜色和亮度等特征的区域。常见的超像素分割算
原创
2023-08-14 05:41:44
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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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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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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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图像分割是计算机视觉领域的基本问题，而超像素分割是一个预处理的步骤，所谓的超像素，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的图像块（是像素的集合），利用超像素代替像素进行图像处理，能够在很大程度上降低后续图像处理任务的复杂度。超像素生成的算法大致可以分成基于图论的方法和基于梯度下降的方法，SLIC算法属于后者。在目前的超像素分割算法中，SLIC的效
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2024-01-05 22:11:15
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图像分割与超像素 在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 在基于超像素的分类算法中，超像素产生是其中很重要的一步。每一种超像素算法都有其特有的优
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2023-06-20 10:13:57
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图片像素画
一、利用到的包1、进度条：progressbar可以用pip安装pip install progressbar若安装很慢，可以-i 指定镜像pip install progressbar -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com当然
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2023-07-06 23:49:07
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一、研究背景 在上一篇slic超像素分割的文章中，提到了需要对分割后的超像素进行特征提取，依旧为简化复现论文，论文在文末附上，在这里我整理以下特征提取过程中的代码以及心得，方便后期回溯复盘。本文的特征提取均在slic算法基础上进行研究。二、特征提取在针对一个乳腺超声图片分割出来的超像素进行分类的过程中，我们需要提取到一些分类的依据，比如颜色特征，纹理特征等等。并且需要将每一
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2023-07-07 19:55:06
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论文：基于SLIC超像素的归一化分割方法研究归一化分割的缺点：单独使用时无法区分很接近的图像区域，实时性也差。区域接近问题：描述图像间相互关系的权重函数的取值，体现图像间的信息特征，影响分割效果。如果仅将权重函数作为图像信息间的唯一特征信息，当像素之间非常接近时，类间差异性的区分能力下降，影响图像分割，会导致欠分割。——优化权重函数计算公式实时性差问题：求解最优划分准则面临NP难问题。虽转换到求特
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2024-05-28 11:56:46
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原图与分割结果 主程序：clc;
clear all;
close all;
%用Superpixels算法对图像进行分割
I=imread('D:\Gray Files\lena.jpg');
%提取各颜色分量
B = double(I(:,:,3));
G = double(I(:,:,2));
R = doub
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2023-11-06 18:45:00
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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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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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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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超像素分割是图像处理中的一种重要技术，而在 Python 中实现超像素分割的多种方法中，LSC（线性超像素分割）算法被广泛应用。本文将带您一步一步地进行 Python 超像素分割的设置与实现，帮助您顺利解决“Python 超像素分割 LSC”相关的问题。
### 环境准备
在开始之前，让我们来看看进行 Python 超像素分割 LSC 所需的环境。
**软硬件要求**
- **操作系统**
超像素 ISAAC教程合集地址: 超像素是一组外观相似的相连像素。 超像素分割将图像分成数百个不重叠的超像素（而不是数千或数百万个单独的像素）。通过使用超像素，您可以在更有意义的区域上计算特征，并且可以减少用于使用算法的输入实体的数量。可以根据颜色和纹理等视觉外观计算超像素。 此外，当深度数据 (RGB-D) 可用时，法线和深度可用于创建更好的超像素分割。有许多不同的复杂性和性能不同的超像素算法。
一，k-means 聚类k-means 聚类算法是一种非常简单实用的图像分割方法。它属于无监督机器学习算法。通常的做法是按照一定的方法度量样本间的相似度，然后通过不断的迭代来更新聚类的中心，当中心不再变动时，说明图像分割完成。具体的方法如下：1.随机选择K个点作为聚类的中心点（本示例选择的两个点） 2.计算每个点到两个中心点的距离，并将每个像素点分配给距离其最近的中心点 3
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2024-09-20 17:01:47
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前述最近在看显著性检测，发现很多算法的基础是超像素分割，而正在看的Saliency Optimization from Robust Background Detection算法的预处理是SLIC算法，于是便找了SLIC算法的论文进行学习，在学习过程中也顺便翻译了论文:。论文也给出了源码:http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels。不过我查看的源码不是主页上给
