使用SNIC算法进行超像素分割后,想对分割后的每一个超像素进行颜色特征提取,纹理特征提取,相关的Python代码,有没有小伙伴知道啊?分享一下编程思路也行啊
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- MarkHan_ 2023-02-24 19:11关注
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
在使用 SNIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法进行超像素分割后,可以对每个超像素进行颜色和纹理特征提取。以下是一个简单的 Python 代码示例,演示了如何使用 OpenCV 库对超像素进行特征提取:import cv2 import numpy as np from skimage.segmentation import slic # 读取图像 img = cv2.imread('test.jpg') # 将图像转换为 Lab 颜色空间 lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB) # 使用 SLIC 进行超像素分割 segments = slic(lab, n_segments=100, compactness=10) # 对每个超像素进行特征提取 for i in np.unique(segments): # 获取当前超像素的掩码 mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) mask[segments == i] = 255 # 计算当前超像素的颜色直方图特征 hist = cv2.calcHist([img], [0, 1, 2], mask, [8, 8, 8], [0, 256, 0, 256, 0, 256]) hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten() # 计算当前超像素的纹理特征(LBP) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) lbp = cv2.spatial_histogram(gray, [8], mask=mask, histSize=[256], ranges=[0, 256]) lbp = cv2.normalize(lbp, lbp).flatten() # 将特征保存到列表中或进行其他处理 print(f"Segment {i}: color hist={hist}, LBP={lbp}")
上面的代码中,我们首先读取图像并将其转换为 Lab 颜色空间。然后使用 SLIC 算法对图像进行超像素分割,将每个超像素的掩码传递给 calcHist 函数,计算其颜色直方图特征,并使用 spatial_histogram 函数计算其 LBP 纹理特征。最后将每个超像素的特征保存到列表中或进行其他处理。请注意,这只是一个示例,你可以根据需要修改特征提取的方式和参数。
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