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  • slic超像素分割,用于实现slic的算法研究
  • SNIC超像素分割算法

    2018-11-06 16:53:08
    超像素分割为图像分割,图像处理的基础,文件为MATLAB和C混编的代码,demo为主程序,运行demo主程序进行超像素分割
  • SILC算法详解一、原理介绍SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel)算法步骤:已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面假如预定义...

    SILC算法详解

    一、原理介绍

    SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel)

    算法步骤:

    已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面

    假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素

    假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,S=sqrt(M*N/K)

    遍历操作,将每个像素块的中心点的坐标(x,y)及其lab的值保存起来,加入到事先定义好的集合中

    每个像素块的中心点默认是(S/2,S/2)进行获取的,有可能落在噪音点或者像素边缘(所谓像素边缘,即指像素突变处,比如从黑色过渡到白色的交界处),这里,利用差分方式进行梯度计算,调整中心点:

    算法中,使用中心点的8领域像素点,计算获得最小梯度值的像素点,并将其作为新的中心点,差分计算梯度的公式:

    Gradient(x,y)=dx(i,j) + dy(i,j);

    dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);

    dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);

    遍历现中心点的8领域像素点,将其中计算得到最小Gradient值的像素点作为新的中心点

    调整完中心点后即需要进行像素点的聚类操作

    通过聚类的方式迭代计算新的聚类中心;

    首先,需要借助K-means聚类算法,将像素点进行归类,通过变换的欧氏聚距离公式进行,公式如下(同时参考像素值和坐标值提取相似度):

    通过两个参数m和S来协调两种距离的比例分配。参数S即是上面第③步计算得出的每个像素块的长度值,而参数M为LAB空间的距离可能最大值,其可取的范围建议为[1,40]

    为了节省时间,只遍历每个超像素块中心点周边的2S*2S区域内的像素点,计算该区域内每个像素点距离哪一个超像素块的中心点最近,并将其划分到其中;完成一次迭代后,重新计算每个超像素块的中心点坐标,并重新进行迭代(注:衡量效率和效果后一般选择迭代10次)

    二、代码实现

    1 importmath2 from skimage importio, color3 importnumpy as np4

    5 classCluster(object):6

    7 cluster_index = 1

    8

    9 def __init__(self, row, col, l=0, a=0, b=0):10 self.update(row, col, l, a, b)11 self.pixels =[]12 self.no =self.cluster_index13 Cluster.cluster_index += 1

    14

    15 defupdate(self, row, col, l, a, b):16 self.row =row17 self.col =col18 self.l =l19 self.a =a20 self.b =b21

    22

    23 classSLICProcessor(object):24 @staticmethod25 defopen_image(path):26 rgb =io.imread(path)27 lab_arr =color.rgb2lab(rgb)28 returnlab_arr29

    30 @staticmethod31 defsave_lab_image(path, lab_arr):32 rgb_arr =color.lab2rgb(lab_arr)33 io.imsave(path, rgb_arr)34

    35 defmake_cluster(self, row, col):36 row=int(row)37 col=int(col)38 returnCluster(row, col,39 self.data[row][col][0],40 self.data[row][col][1],41 self.data[row][col][2])42

    43 def __init__(self, filename, K, M):44 self.K =K45 self.M =M46

    47 self.data =self.open_image(filename)48 self.rows =self.data.shape[0]49 self.cols = self.data.shape[1]50 self.N = self.rows *self.cols51 self.S = int(math.sqrt(self.N /self.K))52

    53 self.clusters =[]54 self.label ={}55 self.dis =np.full((self.rows, self.cols), np.inf)56

    57 definit_clusters(self):58 row = self.S / 2

    59 col = self.S / 2

    60 while row <61 while col self.clusters.append>

    65 row +=self.S66

    67 defget_gradient(self, row, col):68 if col + 1 >=self.cols:69 col = self.cols - 2

    70 if row + 1 >=self.rows:71 row = self.rows - 2

    72

    73 gradient = (self.data[row + 1][col][0] +self.data[row][col+1][0]-2*self.data[row][col][0])+\74 (self.data[row + 1][col][1] +self.data[row][col+1][1]-2*self.data[row][col][1]) +\75 (self.data[row + 1][col][2] +self.data[row][col+1][2]-2*self.data[row][col][2])76

    77 returngradient78

    79 defmove_clusters(self):80 for cluster inself.clusters:81 cluster_gradient =self.get_gradient(cluster.row, cluster.col)82 for dh in range(-1, 2):83 for dw in range(-1, 2):84 _row = cluster.row +dh85 _col = cluster.col +dw86 new_gradient =self.get_gradient(_row, _col)87 if new_gradient <88 cluster.update _col self.data cluster_gradient="new_gradient90</p">

    91 defassignment(self):92 for cluster inself.clusters:93 for h in range(cluster.row - 2 * self.S, cluster.row + 2 *self.S):94 if h < 0 or h >= self.rows: continue

    95 for w in range(cluster.col - 2 * self.S, cluster.col + 2 *self.S):96 if w < 0 or w >= self.cols: continue

    97 L, A, B =self.data[h][w]98 Dc =math.sqrt(99 math.pow(L - cluster.l, 2) +

    100 math.pow(A - cluster.a, 2) +

    101 math.pow(B - cluster.b, 2))102 Ds =math.sqrt(103 math.pow(h - cluster.row, 2) +

    104 math.pow(w - cluster.col, 2))105 D = math.sqrt(math.pow(Dc / self.M, 2) + math.pow(Ds / self.S, 2))106 if D

    116 defupdate_cluster(self):117 for cluster inself.clusters:118 sum_h = sum_w = number =0119 for p incluster.pixels:120 sum_h +=p[0]121 sum_w += p[1]122 number += 1

    123 _h =int( sum_h /number)124 _w =int( sum_w /number)125 cluster.update(_h, _w, self.data[_h][_w][0], self.data[_h][_w][1], self.data[_h][_w][2])126

    127 defsave_current_image(self, name):128 image_arr =np.copy(self.data)129 for cluster inself.clusters:130 for p incluster.pixels:131 image_arr[p[0]][p[1]][0] =cluster.l132 image_arr[p[0]][p[1]][1] =cluster.a133 image_arr[p[0]][p[1]][2] =cluster.b134 image_arr[cluster.row][cluster.col][0] =0135 image_arr[cluster.row][cluster.col][1] =0136 image_arr[cluster.row][cluster.col][2] =0137 self.save_lab_image(name, image_arr)138

    139 defiterates(self):140 self.init_clusters()141 self.move_clusters()142 #考虑到效率和效果,折中选择迭代10次

    143 for i in range(10):144 self.assignment()145 self.update_cluster()146 self.save_current_image("output.jpg")147

    148

    149 if __name__ == '__main__':150 p = SLICProcessor('beauty.jpg', 200, 40)151 p.iterates()

    三、运行效果截图

    (原图)

    (效果图)

    代码参考了https://github.com/laixintao/slic-python-implementation,且做了改进

    作为一枚技术小白,写这篇笔记的时候参考了很多博客论文,在这里表示感谢,转载请注明出处......

    88>61>
    展开全文
  • 本代码是论文: Liu M Y, Tuzel O, Ramalingam S, et al. Entropy rate superpixel segmentation[C]// Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2011:2097-2104. 的实现代码,网络上的原始链接均已失效,分享...
  • 基于分水岭的超像素分割方法,效率给常高,分割效果也非常不错,适合超像素分割算法的朋友们学习。
  • SLIC超像素分割算法的C++代码,代码来源于该算法创始人Radhakrishna Achanta网站,这里我们给出了对应的OpenCV Mat接口,代码在VS2012和OpenCV2.4.9版本下测试验证可行,其中附上SLIC的相关说明。
  • 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...

    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。

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    一.SLIC(simple linear iterative clustering)原理分析

    1. 初始化种子点(聚类中心):按照设定的超像素个数,在图像内均匀的分配种子点。假设图片总共有 N 个像素点,预分割为 K 个相同尺寸的超像素,那么每个超像素的大小为N/ K ,则相邻种子点的距离(步长)近似为S=sqrt(N/K)。

    2. 在种子点的n*n邻域内重新选择种子点(一般取n=3)。具体方法为:计算该邻域内所有像素点的梯度值,将种子点移到该邻域内梯度最小的地方。这样做的目的是为了避免种子点落在梯度较大的轮廓边界上,以免影响后续聚类效果。

    3. 在每个种子点周围的邻域内为每个像素点分配类标签(即属于哪个聚类中心)。和标准的k-means在整张图中搜索不同,SLIC的搜索范围限制为2S2S,可以加速算法收敛,如下图。在此注意一点:期望的超像素尺寸为SS,但是搜索的范围是2S*2S。
      在这里插入图片描述

    4. 距离度量。包括颜色距离和空间距离。对于每个搜索到的像素点,分别计算它和该种子点的距离。距离计算方法如下:

    在这里插入图片描述
    其中,dc代表颜色距离,ds代表空间距离,Ns是类内最大空间距离,定义为Ns=S=sqrt(N/K),适用于每个聚类。最大的颜色距离Nc既随图片不同而不同,也随聚类不同而不同,所以我们取一个固定常数m(取值范围[1,40],一般取10)代替。最终的距离度量D’如下:

    在这里插入图片描述

    由于每个像素点都会被多个种子点搜索到,所以每个像素点都会有一个与周围种子点的距离,取最小值对应的种子点作为该像素点的聚类中心。

    1. 迭代优化。理论上上述步骤不断迭代直到误差收敛(可以理解为每个像素点聚类中心不再发生变化为止),实践发现10次迭代对绝大部分图片都可以得到较理想效果,所以一般迭代次数取10。

    2. 增强连通性。经过上述迭代优化可能出现以下瑕疵:出现多连通情况、超像素尺寸过小,单个超像素被切割成多个不连续超像素等,这些情况可以通过增强连通性解决。主要思路是:新建一张标记表,表内元素均为-1,按照“Z”型走向(从左到右,从上到下顺序)将不连续的超像素、尺寸过小超像素重新分配给邻近的超像素,遍历过的像素点分配给相应的标签,直到所有点遍历完毕为止。

    二.伪算法描述

    /∗ Initialization ∗/
    Initialize cluster centers Ck = [lk , ak , bk , xk , yk ]T by sampling pixels at regular grid steps S.
    Move cluster centers to the lowest gradient position in a 3 × 3 neighborhood.
    Set label l(i) =1 for each pixel i. Set distance d(i) =for each pixel i.
     
    repeat
    /∗ Assignment ∗/
    for each cluster center Ck do
        for each pixel i in a 2S × 2S region around Ck do 
            Compute the distance D between Ck and i.
            if D < d(i) then
                set d(i) = D
                set l(i) = k 
            end if
        end for 
    end for
     
    /∗ Update ∗/
    Compute new cluster centers. Compute residual error E.
    until E ≤ threshold
    

    三.参考博文

    1.https://github.com/laixintao/slic-python-implementation
    2.https://blog.csdn.net/zhj_matlab/article/details/52986700
    3.https://blog.csdn.net/electech6/article/details/45509779

    展开全文
  • Python实现超像素分割

    千次阅读 多人点赞 2019-06-06 15:25:19
    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、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。该技术已经被广泛的应用到图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等多个计算机视觉任务等。下图展示了几种不同的超像素分割算法的分割结果。
    在这里插入图片描述

    二、超像素具有哪些特点?

    • 计算效率比较高。 虽然计算实际的超像素组可能很昂贵,但它允许我们将图像本身的复杂性从几十万像素降低到几百像素。这些超级像素中的每一个都将包含某种感知的、理想的语义值。
    • 含有更多的感知信息。 单个的像素网格其实并没有太大的感知意义,而超像素组中的像素具有共性,例如相似的颜色或纹理分布。下图展示了这种情况,单单将图中箭头所指的图像像素网格进行放大后并不能得到什么感知信息。
      在这里插入图片描述
    • 过度分割可以减少像素损失。 大多数的超像素算法都会使图像失真。这意味着图像中的大部分重要边界都被找到了;但是它的代价是生成许多无关紧要的边界。虽然这听起来像是使用超级像素的问题,但实际上它会带来优点,这种过度扩张的最终结果是-从像素网格到超级像素映射的像素损失非常小。
    • **超像素上表示图形更加高效。**在50000 x 50000像素的网格上构建一个图形,其中每个像素表示图形中的一个节点,这将会导致非常大的表示量。但是,假设我们将超像素应用到像素网格空间,留下(任意)200个超像素块。在这种表示中,在200个超级像素上构建一个图实际上更加有效。

    三、Simple Linear Iterative Clustering (SLIC)算法实现步骤

    • 步骤1-初始化种子点(聚类中心):按照设定的超像素组个数,在图像内均匀的分配一些种子点。假设图片总共有含有N 个像素点,预分割为 K 个相同尺寸的超像素,那么每个超像素的大小为N/ K ,则相邻种子点的距离或者步长近似可以表示为S=sqrt(N/K)。
    • 步骤2-在种子点的n*n邻域内重新选择种子点(一般取n=3)。首先计算该邻域内所有像素点的梯度值;然后将种子点移到该邻域内梯度最小的地方。这样做的目的是为了避免种子点落在梯度较大的轮廓边界上,以免影响后续聚类效果。
    • 步骤3-在每个种子点周围的邻域内为每个像素点分配类标签(即属于哪个聚类中心)。和标准的k-means在整张图中搜索不同,SLIC的搜索范围限制为2S2S,可以加速算法收敛,具体的区别如下图所示。需要注意的是,期望的超像素尺寸为SS,但是搜索的范围是2S*2S。
      在这里插入图片描述
    • 步骤4-距离度量。具体包括颜色和空间距离。对于每个搜索到的像素点,分别计算它到该种子点之间的距离。具体的距离公式如下所示:
      在这里插入图片描述

    四、SLIC算法代码实现

    # coding=utf-8
    # 导入相应的python包
    import argparse
    from skimage import io
    import matplotlib.pyplot as plt
    from skimage.segmentation import slic
    from skimage.util import img_as_float
    from skimage.segmentation import mark_boundaries
    
    # 设置并解析参数
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path to the image")
    args = vars(ap.parse_args())
    
    # 读取图片并将其转化为浮点型
    image = img_as_float(io.imread(args["image"]))
    
    # 循环设置不同的超像素组
    for numSegments in (100, 200, 300):
    	# 应用slic算法并获取分割结果
    	segments = slic(image, n_segments = numSegments, sigma = 5)
    
    	# 绘制结果
    	fig = plt.figure("Superpixels -- %d segments" % (numSegments))
    	ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    	ax.imshow(mark_boundaries(image, segments))
    	plt.axis("off")
    
    # 显示结果
    plt.show()
    

    五、效果展示和分析

    在这里插入图片描述
      上图展示了SLIC超像素分割算法的分割结果。上图展示了两个测试图片的效果,第1行表示的是原始的输入图片;第2行表示的是设置了100个超像素组的分割结果;第2行表示的是设置了200个超像素组的分割结果;第3行表示的是设置了300个像素的分割结果。通过上面的结果我们可以获得一些信息,即通过超像素分割我们可以将整个图像划分为含有固定个超像素组的感知块,具体如图中的黄色块所示。

    六、基于超像素的边缘检测代码

    %% Clean up
    clear all
    close all
    clc
    
    %Generate image
    img = imread('test.jpg');
    img = double(rgb2gray(img));
    
    %Invert circle brightness
    img = abs(img-1);
    
    %Blur original image with Gaussian kernel with a blur width (standard
    %deviaion) of 0.9 pixels
    BlurGaussian = 0.9;
    G = fspecial('Gaussian',5,BlurGaussian);
    img = imfilter(img,G,'replicate');
    
    %Blurring occurs from quantization and from Gaussian
    BlurQuantization = 1/sqrt(12);
    BlurWidth = sqrt( BlurQuantization^2 + BlurGaussian^2);
    
    %% Create mask
    %Only consider edges on columns 35-50
    M = true(size(img));
    
    %% Perform edge localization
    %Get pixel-level edges with Sobel operator
    [E] = edge(img,'sobel');
    
    %Refine to subpixel accuracy
    edges = SubpixelEdge(img,E,BlurWidth,M);
    
    
    %% Plot results
    %Show image
    figure(1);
    imshow(uint8(img)),hold on, axis on;
    plot(edges.u,edges.v,'co')
    
    figure(2);
    imshow(uint8(M)),hold on, axis on;
    plot(edges.u,edges.v,'co')
    
    % p1 = [edges.u(1), edges.v(1), 0]; 
    % p2 = [edges.u(100), edges.v(100), 0];
    % p3 = [edges.u(500), edges.v(500), 0]; 
    % p = CircleCenter(p1, p2, p3);
    % 
    % disp('当前圆的半径为%d', p);
    
    x=edges.u;
    y=edges.v;
    [R,x0,y0]=circ(x,y,edges.NumPts-1);
    disp(['第一个圆的半径是: ' num2str(R),' mm' ]);
    disp(['第一个圆的圆心坐标:( ' num2str(x0) ,',',num2str(y0),')']);
    plot(x0, y0, 'gx');
    

    七、基于超像素的边缘检测效果展示与分析

    在这里插入图片描述
      上图展示了超像素边缘检测的结果。第1行表示的是原始的输入图像;第2行表示的是超像素检测的结果,蓝色表示超像素块,整个结果是叠加在原始图像上面的,我们可以发现超像素可以准确的检测出齿轮的边缘信息,包括它的内环和外环信息;第3行含表示的是单纯的超像素检测结果,整个结果叠加在一个全黑的图像中,中心的绿色的x表示整个圆环的中心点,上述的代码可以计算出圆环的中心和半径值,这在机器视觉领域中具有较多的应用。

    八、思维扩展

      对于图中的齿轮而言,我们一般会对该齿轮的外半径、内半径、模数和齿数目比较感兴趣。那么如何通过算法来获取到这些参数,聪明的你肯定能想出一些比较好的方案。

    参考资料

    [1] 参考资料

    注意事项

    [1] 该博客是本人原创博客,如果您对该博客感兴趣,想要转载该博客,请与我联系(qq邮箱:1575262785@qq.com),我会在第一时间回复大家,谢谢大家的关注.
    [2] 由于个人能力有限,该博客可能存在很多的问题,希望大家能够提出改进意见。
    [3] 如果您在阅读本博客时遇到不理解的地方,希望您可以联系我,我会及时的回复您,和您交流想法和意见,谢谢。
    [4] 本文测试的图片可以通过该链接进行下载。网盘链接- 提取码:hd2x。
    [5] 本人业余时间承接各种本科毕设设计和各种小项目,包括图像处理(数据挖掘、机器学习、深度学习等)、matlab仿真、python算法及仿真等,有需要的请加QQ:1575262785详聊!!!

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  • SLIC算法分割超像素原理及Python实现

    千次阅读 2018-08-28 19:18:35
    整个算法的输入只有一个,即超像素的个数K。图片原有N个像素,要分割成K个像素,那么每个像素的大小是N/K。超像素之间的距离(即规则情况下超像素的边长)就是S=√N/K。我们的目标是使代价函数(cost function)最小...

    为了从NYU数据集中得到分割标签,尝试用12年的SLIC算法,加上以关节点为中心的分割结果。

    • SLIC

    原始链接

    整个算法的输入只有一个,即超像素的个数K。图片原有N个像素,要分割成K个像素,那么每个像素的大小是N/K。超像素之间的距离(即规则情况下超像素的边长)就是S=√N/K。我们的目标是使代价函数(cost function)最小。具体到本算法中,就是每个像素到所属的中心点的距离之和最小。

    SLIC算法步骤

    1. 撒种子。将K个超像素中心分布到图像的像素点上。
    2. 微调种子的位置。以K为中心的3×3范围内,移动超像素中心到这9个点中梯度最小的点上。这样是为了避免超像素点落到噪点或者边界上。
    3. 初始化数据。取一个数组label保存每一个像素点属于哪个超像素。dis数组保存像素点到它属于的那个超像素中心的距离。
    4. 对每一个超像素中心x,它2S范围内的点:如果点到超像素中心x的距离(5维)小于这个点到它原来属于的超像素中心的距离,那么说明这个点属于超像素x。更新dis,更新label。
    5. 对每一个超像素中心,重新计算它的位置。
    6. 重复4 5 两步。

    代码阅读

    (1)先创建一个对象p

    • 图片存储在data中
    • N是像素数量
    • K是超像素数量
    • S是超像素边长(以像素为单位)
    • dis存储每个像素与超像素的距离

    值得注意的是这里用到了Lab颜色空间,data中存储图像时做了一个RGB到Lab的转换Lab

    (2)执行初始化init_clusters()

    将K个超像素中心分布到图像的像素点上,在clusters中存储超像素的像素坐标和像素值。

        def make_cluster(self, h, w):
            return Cluster(h, w,
                           self.data[h][w][0],
                           self.data[h][w][1],
                           self.data[h][w][2])

    前两个是坐标,后面是该点的RGB像素值

    (3)微调种子的位置——执行move_clusters

        def move_clusters(self):
            for cluster in self.clusters:
                cluster_gradient = self.get_gradient(cluster.h, cluster.w)
                for dh in range(-1, 2):
                    for dw in range(-1, 2):
                        _h = cluster.h + dh
                        _w = cluster.w + dw
                        new_gradient = self.get_gradient(_h, _w)
                        if new_gradient < cluster_gradient:
                            cluster.update(_h, _w, self.data[_h][_w][0], self.data[_h][_w][1], self.data[_h][_w][2])
                            cluster_gradient = new_gradient

    (4)初始化数据。取一个数组label保存每一个像素点属于哪个超像素。dis数组保存像素点到它属于的那个超像素中心的距离。(十分耗时)

    首先从clusters中取出一个超像素

    上下左右画一个边长为超像素4倍的正方形(越界的排除)

    对于正方形中的每个像素点,计算一个基于3+2维向量的距离

    如果距离小于dis矩阵中保存的该像素点到对应超像素的距离

    • 更新dis矩阵中的值。
    • 更新label矩阵,保存该点的超像素
    • 在超像素数组中保存该点

    (5)对于每个超像素,遍历所有属于这个超像素的像素点,让超像素位于正中间。

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