superpixels

图像的二维超像素过分割

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语法

[L, NumLabels] = superpixels (N),

[L, NumLabels] = superpixels (N,名称,值)

描述

例子

［l，NumLabels) = superpixels (一个，N）计算二维灰度或RGB图像的超像素一个．N指定要创建的超像素的数量。函数返回l，类型为的标签矩阵双,NumLabels，即实际计算的超像素数。

的superpixels函数采用简单线性迭代聚类(SLIC)算法［1］．该算法将像素按相似值分组。将这些区域用于图像处理操作，如分割，可以降低这些操作的复杂性。

［l，NumLabels) = superpixels (一个，N，名称,值）计算图像的超像素一个使用名称-值对参数来控制分段的各个方面。

例子

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计算输入RGB图像的超像素

打开生活的脚本

将图像读入工作区。

一个= imread (“kobi.png”）;

计算图像的超像素。

[L, N] = superpixels (, 500);

显示覆盖在原始图像上的超像素边界。

图BW =边界掩模(L);imshow (imoverlay (BW,“青色”)，“InitialMagnification”, 67)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

将输出图像中每个像素的颜色设置为超像素区域的平均RGB颜色。

outputImage = 0(大小(A),“喜欢”,);idx = label2idx (L);numRows =大小(1);numCols =大小(2);为/ / / / / / / / /greenIdx = idx {labelVal} + numRows * numCols;blueIdx = idx {labelVal} + 2 * numRows * numCols;outputImage (redIdx) =意味着((redIdx));outputImage (greenIdx) =意味着((greenIdx));outputImage (blueIdx) =意味着((blueIdx));结束图imshow (outputImage,“InitialMagnification”, 67)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

输入参数

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`一个`- - - - - -图像部分
二维灰度图像|二维真彩图像

图像分割，指定为二维灰度图像或二维真彩色图像。为int16数据,一个一定是灰度图像。当参数isInputLab是真正的，输入图像必须是数据类型单或双．

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16

`N`- - - - - -期望的超像素数
正整数

期望的超像素数，指定为正整数。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

名称-值参数

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:B =超像素(A,100，'NumIterations'， 20);

`密实度`- - - - - -superpixels形状
`10`(默认)|数字标量

超像素的形状，指定为数字标量。SLIC算法的紧致度参数控制超像素的形状。值越高，超像素的形状就越规则，也就是正方形。较低的值会使超像素更好地贴合边界，使其形状不规则。允许范围为(0正)．紧性的典型值在这个范围内(1、20)．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`IsInputLab`- - - - - -输入图像数据在L * a * b *颜色空间
`假`(默认)|`真正的`

输入的图像数据是L * a * b *颜色空间，指定为真正的或假．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

`方法`- - - - - -用于计算超像素的算法
`“slic0”`(默认)|`“slic”`

用于计算超像素的算法，指定为以下值之一。的superpixels函数使用简单线性迭代聚类(SLIC)算法的两种变体。

价值	意义
`“slic0”`	`superpixels`使用SLIC0算法进行优化`“简洁”`自适应地在第一次迭代之后。这是默认值。
`“slic”`	`“简洁”`在集群期间是恒定的。

数据类型:字符|字符串

`NumIterations`- - - - - -的迭代次数
`10`(默认)|正整数

算法在聚类阶段使用的迭代次数，指定为正整数。对于大多数问题，不需要调整此参数。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

输出参数

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`l`——标签矩阵
正整数数组

标签矩阵，作为一个正整数数组返回。的值1第一个区域，2第二个区域，以此类推对于图像中的每个超像素区域。

数据类型:双

`NumLabels`-计算的超像素数
正整数

计算的超像素数，返回为正整数。

数据类型:双

参考文献

Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, Sabine Susstrunk，SLIC超像素与最先进的超像素方法．《模式分析与机器智能学报》，第34卷，第11期，第2274-2282页，2012年5月

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项及限制:

superpixels金宝app支持C代码的生成(需要MATLAB^®编码器™）.有关更多信息，请参见用于图像处理的代码生成．
所有字符向量输入必须是编译时常量。
的价值“IsInputLab”（真正的或假)必须是编译时常量。

GPU的代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

使用注意事项及限制:

所有字符向量输入必须是编译时常量。
的价值“IsInputLab”（真正的或假)必须是编译时常量。

另请参阅

superpixels3|boundarymask|imoverlay|label2idx|label2rgb

主题

地块土地分类与颜色特征和超像素

介绍了R2016a

superpixels

语法

描述

例子

计算输入RGB图像的超像素

输入参数

`一个`- - - - - -图像部分
二维灰度图像|二维真彩图像

`N`- - - - - -期望的超像素数
正整数

名称-值参数

`密实度`- - - - - -superpixels形状
`10`(默认)|数字标量

`IsInputLab`- - - - - -输入图像数据在L * a * b *颜色空间
`假`(默认)|`真正的`

`方法`- - - - - -用于计算超像素的算法
`“slic0”`(默认)|`“slic”`

`NumIterations`- - - - - -的迭代次数
`10`(默认)|正整数

输出参数

`l`——标签矩阵
正整数数组

`NumLabels`-计算的超像素数
正整数

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU的代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

另请参阅

主题

图像处理工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

superpixels

语法

描述

例子

计算输入RGB图像的超像素

输入参数

一个- - - - - -图像部分二维灰度图像|二维真彩图像

N- - - - - -期望的超像素数正整数

名称-值参数

密实度- - - - - -superpixels形状10(默认)|数字标量

IsInputLab- - - - - -输入图像数据在L * a * b *颜色空间假(默认)|真正的

方法- - - - - -用于计算超像素的算法“slic0”(默认)|“slic”

NumIterations- - - - - -的迭代次数10(默认)|正整数

输出参数

l——标签矩阵正整数数组

NumLabels-计算的超像素数正整数

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU的代码生成使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

另请参阅

主题

图像处理工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

`一个`- - - - - -图像部分
二维灰度图像|二维真彩图像

`N`- - - - - -期望的超像素数
正整数

`密实度`- - - - - -superpixels形状
`10`(默认)|数字标量

`IsInputLab`- - - - - -输入图像数据在L * a * b *颜色空间
`假`(默认)|`真正的`

`方法`- - - - - -用于计算超像素的算法
`“slic0”`(默认)|`“slic”`

`NumIterations`- - - - - -的迭代次数
`10`(默认)|正整数

`l`——标签矩阵
正整数数组

`NumLabels`-计算的超像素数
正整数

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU的代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。