《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
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2023-07-03 22:34:55
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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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Learn about Superpixel 超像素1 超像素简介前些年图像分割领域用的较多的“分水岭算法”，在作业中我自己学习了另外一种目前在图像分割领域用的较多的算法——超像素分割算法，通过查阅“超像素”的定义以及基于超像素的图像分割的算法的工作步骤，我熟悉了这一领域，最后我通过阅读SLIC（simple linear iterative clustering，简单线性迭代聚类）这一经典的超像
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2024-07-09 23:02:11
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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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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
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2024-09-05 06:20:05
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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。
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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SLIC超像素分割算法《SLIC Superpixels》摘要超像素在计算机视觉应用中越来越受欢迎。然而，很少有算法能够输出所需数量的规则、紧凑的超级像素，并且计算开销低。我们介绍了一种新的算法，将像素聚类在组合的五维颜色和图像平面空间中，以有效地生成紧凑，几乎均匀的超级像素。我们的方法十分简单，因此非常容易使用(一个单独的参数指定超像素的数量)，并且算法的效率使它非常高且实用。实验表明，我们的方
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2023-11-10 13:43:25
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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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摘要：SLIC：simple linear iterative clustering,简单的线性迭代聚类，它使用k-means聚类来生成超像素，实现起来简单，运行效率还比较高，超像素对边界的保持效果也比较好，具体的与其他方法的对比结果在下方论文中有详细记录。 文章目录摘要：1.原理2. 实现2.1 初始化聚类中心2.2 聚类2.3 更新聚类中心2.4 显示超像素分割结果3. 实测效果4. 完整源码
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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代码skimage作为图像处理库，包括多种图像分割算法。其中超像素slic目前表
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2022-11-01 10:02:19
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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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非常好的边界检测工作.我曾经研究类似的分割问题.理论：一旦你获得了边缘图,其中e(i,j)表示像素i,j的“边缘度”,你想要一个尽可能尊重边缘图的图像分割.为了以更正式的方式制定这个“尊重边缘图”,我建议你看看Correlation clustering (CC)功能：CC功能基于相邻像素之间的成对关系来评估分割的质量,无论它们是否应该在相同的簇(它们之间没有边缘)或不同的簇中(它们之间存在边缘)
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2024-08-24 15:30:10
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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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在进行图像处理任务时，使用 SLIC（简单线性迭代聚类）超像素算法来生成超像素是一种高效的方式。本文将详细记录如何使用 Python 调库来创建和处理 SLIC 超像素，以及在实施过程中所遇到的各种问题和解决方案。
## 环境预检
在开始之前，首先要确保我们的开发环境兼容性。我们会使用一个四象限图展示不同操作系统与所需库的兼容性，确保每个组件都能正常工作。
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超像素超像素最直观的解释，便是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来，形成一个更具有代表性的大“元素”。而这个新的元素，将作为其他图像处理算法的
原创
2022-06-27 16:59:25
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看过上面的介绍后，我们应该思考一下：分割好的超像素有什么用？怎么用？用到哪里？首先，
原创
2023-07-11 14:36:21
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