問題タブ [superpixels]

A を

特定の強度値に隣接するすべての数値を特定する必要があります。たとえば、強度 1、3、および 4 は強度値 2 に隣接しています。Matlab でそれを行う効果的な方法は何ですか?

私は以下を使用することができます、

しかし、A がより多くの強度値を持っている場合、たとえば 10000 の graycomatrix は効率的な方法ではありません。

画像のスーパーピクセル セグメントの色、形状、テクスチャの特徴を抽出したいと考えています。次に、重要な機能を選択するために、それらの機能を視覚化したいと思います。

このリンクのコードを使用しています: https://github.com/np-csu/SLIC-superpixel

この研究のように、分割された画像の各クラスターにアクセスしたいと思います: http://www.pyimagesearch.com/2014/12/29/accessing-individual-superpixel-segmentations-python/

しかし、コードの関連部分が見つかりませんでした。

バックグラウンド：

gSLICrを使用して画像の SLIC スーパーピクセルを計算しました。これは、画像スーパーピクセルの「ピクセルごとのマップ」をインデックス (0 からスーパーピクセルの数 - 1) として提供します。

const int*このマップは、インデックスを含む整数 const 配列 ( ) へのポインターです。

OpenCV を使用して、各スーパーピクセルの重心を計算したいと思います。

Matlabのバックグラウンドから来て、次を使用してこれを行いますregionprops：

OpenCV を使用してこれを行う方法がわかりません。

質問:

const int*(i)配列をに変換するにはどうすればよいcv::Matですか?

(ii) (i) の行列からスーパーピクセル重心を計算するにはどうすればよいですか?

私はこの論文を読んでいますAchanta-SLIC スーパーピクセルセグメンテーションここでは、すべてのスーパーピクセルクラスターの中心が の距離にS = root(N/k)あり、スーパーピクセルの予想される空間範囲は の領域でS * Sあり、同様のピクセルの検索は の空間領域で行われます2S*2S.

私はそれに行き詰まっているので、誰かが私にこの点を説明してもらえますか?

cv::ximgproc::SuperpixelSLIC opencv c++ を使用して画像のセグメントを生成しています。各セグメント ラベルを一意にする必要があります。これが私のコードです。

label.txtファイルで、ラベル 0 が 2 つのセグメント (ピクセル (0,0) とピクセル (692,442) を含むセグメント) に付与されていることがわかります。これらの 2 つのセグメントはかなり離れています。

これは正常なことですか、それとも私のコードが間違っていますか。各セグメントに固有のラベルを見つけるのを手伝ってください。

こんにちは、画像のバッチの 6 つのクラスでピクセル単位の分類を実行する畳み込みニューラル ネットワークがあります。ネットワークの出力にスーパーピクセル アルゴリズム (opencv のもの) を適用したいと思います。実際には、スーパーピクセルは入力画像から計算され、ネットワーク出力内のこれらのスーパーピクセル位置ごとに、出力クラスのモードを計算して、入力画像のすべてのスーパーピクセルに対して同じ出力クラスを取得します。 . フィードフォワード パス中のネットワークの出力は [batch, w, h, 6] サイズのテンソルであるため、テンソルを [batch*w, h, 6] に再形成し、すべてのクラスに対して反復することを考えていました ( i in range(6)) を作成し、スーパーピクセルごとにそのクラスのモードを計算してから、元のサイズに再形成します。

numpy ベースのスクリプトでコーディングする内容は、次のようになります。

これはnumpyでコーディングするのは間違いなく簡単ですが、forループの実装方法やそれらの管理方法がわからないため、テンソルフローで実行しようとすると問題が発生します。

あなたは私を助けることができます？

ありがとうございました、

MC