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
转载
2024-05-03 13:20:41
355阅读
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
转载
2024-09-19 13:05:40
62阅读
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
《超像素》 超像素是一种以聚类思想为初衷的方法，目的是为了对较大像素的图像进行区域划分，来帮助理解，本文介绍了一个开源项目在火灾检测场景使用超像素，比较巧妙，虽然效果不是很理想，但是提供了一个很好的思路。Key Words：超像素、火灾检测、OpenCV实现 Beijing, 2020作者：RaySue Code：https://github.com/tobybreckon/fire-detec
转载
2023-07-03 22:34:55
443阅读
目录一、什么是超像素？二、超像素具有哪些特点？三、Simple Linear Iterative Clustering (SLIC)算法实现步骤四、SLIC算法代码实现五、效果展示和分析六、基于超像素的边缘检测代码七、基于超像素的边缘检测效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项 一、什么是超像素？ 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，它是指具有相似纹理
转载
2024-02-03 11:31:11
226阅读
我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵，矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度，因此统计矩阵中的最大值，就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算平均值就是计算图像像素平均灰度，可以用来表示图像整体的亮暗程度。因此针对矩阵数据的统计工作在图像像素中同样具有一定的意义和作用。在OpenCV 4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数，接下来将详细介绍这些功能的相关函
转载
2024-03-26 08:16:51
40阅读
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
转载
2023-06-09 23:02:39
356阅读
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
转载
2023-06-20 10:13:57
442阅读
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
转载
2023-09-09 08:51:15
600阅读
IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。
typedef struct _IplImage
{
int nSize; /* IplImage大小 */
int ID; /* 版本 (=0)
转载
2024-03-19 08:33:37
56阅读
OpenCV + OpenVINO实现图像超像素
原创
2020-04-06 11:22:56
3050阅读
基于深度学习实现低像素图像的超像素生成.......
转载
2021-07-15 13:54:14
548阅读
# 使用 PyTorch 实现超像素 Segmentation
超像素是一种将图像分割为多个具有相似颜色或纹理的区域的方法，常用于图像处理和计算机视觉。本文将指导刚入行的开发者如何使用 PyTorch 实现超像素分割。以下是整个流程的概述和详细步骤。
## 流程概述
我们可以将超像素分割的过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
问题背景】zhx 用一个保险柜藏私房钱。【问题描述】zhx 有一个高级的保险柜，是一个使用激光穿过一个有几面镜子的矩形网格的光学封闭机械。当激光被激活后，从矩形网格的最上方一行的左侧水平射入。每当激光束击中一面镜子，/和\二者之一，就会以 45 度角被反射。如果激光束从矩形网格底部一行的右侧水平射出（见上图左） ，那么安全检测成功，保险箱打开。否则保险箱发出警报。保险箱有一面镜子丢失来防止激光束成
转载
2024-09-29 08:44:13
28阅读
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
转载
2024-02-03 16:13:15
270阅读
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
转载
2023-11-29 13:07:39
11阅读
Image Basics 一切的开始：图像的基础-像素（pixel），如何通过像素生成图像，如何通过OpenCV来操控图像中的像素点。像素的定义熟悉的可以暂时跳过这一段，主要来科普图像的组成。比如说我们常见的一个显示器的分辨率是1080p（蓝光）其标准大小为1920x1080 也就是，长：1920个像素；宽：1080个像素点。合起来总共是1920x1080=2073600个像素点。目前我们常见的图
转载
2024-05-03 14:10:31
105阅读
今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路，把一些概念全弄混了，现总结一下，以便下次再混的时候可以参考确认下，自己的理解，有错的地方还请指正。 首先，在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了，C++的函数调用中基本上也都是Mat图，从根本上说，一张图像是一个由数值
转载
2024-03-26 05:57:13
48阅读
在OpenCV中，图像的像素值是以一个多维数组的形式表示的。上一篇已经介绍了cv::Mat类。对于图像中的每一个像素，可以通过Mat对象中的at<type>(i,j)函数（type可以是uchar、int等）获得Mat对象的像素值。访问像素值：cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(y, x); // 获取指定像素处的像素值
unsign
转载
2024-07-30 09:46:19
70阅读
今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路，把一些概念全弄混了，现总结一下，以便下次再混的时候可以参考确认下，自己的理解，有错的地方还请指正。 首先，在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了，C++的函数调用中基本上也都是Mat图，从根本上说，一张图像是一个由数值组成的矩阵，矩阵的每一个元素
转载
2024-02-20 21:08:32
53阅读
