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我VL_SLIC在 MATLAB 中使用该函数，并在此处遵循该函数的教程：http ://www.vlfeat.org/overview/slic.html

这是我到目前为止写的代码：

im = imread('slic_image.jpg');
regionSize = 10 ;
regularizer = 10;
vl_setup;
segments = vl_slic(single(im), regionSize, regularizer);
imshow(segments);

我只是得到一个黑色图像，我无法看到带有超像素的分割图像。有没有办法可以查看网页中显示的结果？

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原因是因为segments实际上是一张地图，它告诉您图像的哪些区域是超像素。如果这张地图中的一个像素属于ID k，这意味着这个像素属于超像素k。此外，地图是类型的uint32，所以当你尝试这样做时imshow(segments);，它并没有显示出任何有意义的东西。对于在网站上看到的图像，根据您选择的参数，有 1023 个片段。因此，地图的范围从 0 到 1023。如果想查看段的样子，您可以执行imshow(segments,[]);. 这将做的是，ID 为 1023 的区域将被映射为白色，而不属于任何超像素区域（ID 为 0）的像素被映射为黑色。你实际上会得到这样的东西：

在此处输入图像描述

意义不大！现在，要获得您在网页上看到的内容，您将不得不做更多的工作。据我所知，VLFeat没有内置功能可以向您显示结果，例如在他们的网页上看到的结果。因此，您将不得不自己编写代码来完成它。您可以按照以下步骤执行此操作：

  1. 创建true与图像大小相同的地图
  2. 对于每个超像素区域k：
    • 创建另一个地图，标记true属于该区域的任何像素k，false否则。
    • 求这个区域的周长。
    • 将这些周边像素设置为false在步骤 #1 中创建的地图中
  3. 重复步骤#2，直到我们完成所有区域。
  4. 使用此地图屏蔽原始图像中的所有像素，以获得您在网站上看到的内容。

现在让我们看一下这段代码。以下是您建立的设置：

vl_setup;
im = imread('slic_image.jpg');
regionSize = 10 ;
regularizer = 10  ;
segments = vl_slic(single(im), regionSize, regularizer);

现在让我们来看看我刚才提到的那个算法：

perim = true(size(im,1), size(im,2));
for k = 1 : max(segments(:))
    regionK = segments == k;
    perimK = bwperim(regionK, 8);
    perim(perimK) = false;
end

perim = uint8(cat(3,perim,perim,perim));

finalImage = im .* perim;
imshow(finalImage);

因此我们得到：

在此处输入图像描述

请记住，这与您在网站上获得的内容并不完全相同。我只是去了网站并保存了该图像，然后继续使用我刚刚向您展示的代码。这可能是因为slic_image.jpg图像不是他们示例中给出的确切原件。在存在一些不良量化伪影的区域中似乎存在超像素。另外，我使用的是相对较旧的版本VLFeat- 0.9.16 版。从那时起，算法可能已经有所改进，所以我可能没有使用最新版本。无论如何，这对你来说是可以开始的。

希望这可以帮助！

于 2014-06-07T05:12:44.447 回答
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我发现这些行vl_demo_slic.m可能有用。

segments = vl_slic(im, regionSize, regularizer, 'verbose') ;

% overaly segmentation
[sx,sy]=vl_grad(double(segments), 'type', 'forward') ;
s = find(sx | sy) ;
imp = im ;
imp([s s+numel(im(:,:,1)) s+2*numel(im(:,:,1))]) = 0 ;

segments它从超像素图 ( )的梯度生成边缘。

于 2015-01-24T08:40:11.837 回答
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虽然我不想从〜rayryeng的〜美丽的答案中拿走任何东西。这也可能有所帮助。 http://www.vlfeat.org/matlab/demo/vl_demo_slic.html

可用于：工具箱/演示

于 2017-07-06T10:07:09.040 回答