superpixels

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スーパーピクセルを使用したイメージセグメンテーションの方法であるエネルギー駆動サンプリング（SEEDS）で抽出されたスーパーピクセルに興味があります。これは、OpenCVがスーパーピクセルを作成するために使用するものです。私はSEEDSアルゴリズムの背後にあるドキュメンテーションを見つけるのに苦労しています。 OpenCVは、非常に一般的な説明を提供します。これはhereです。私は、SEEDSの

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分割された領域を別々の画像として保存する方法は？

私はオンラインで見つけたコードを使用し、画像を複数のセグメントに分割しました画像から緑色の部分を抽出して保存したいと思います。分割された画像を黒いマスクで別々に表示することができます。緑色の小領域は、黒い領域のない別の画像（この場合は9個の別個の.jpg緑色の画像）として表示して保存したい。これは緑色の点でコードIは、MATLAB（配列要素ごとに1つの画素）の画像の表現によれば、オンライン

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scikit-imageのスーパーピクセルの平均色を計算する方法

scikit image libaryにあるquickshiftメソッドを使用して画像を分割しました。どのようにしてスーパーピクセルの平均色と面積を計算できますか？ quickshift（）メソッドの戻り値をどのように解釈できますか？ドキュメンテーションでは、戻り値は "セグメントラベルを示す整数マスク"と表示されていますが、これは私にとっては明らかではありません。このプレゼンテーションで私の人生

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スーパーピクセルの空間範囲がサイズS * Sの領域である方法は？

この論文では、すべてのスーパーピクセルクラスタセンターがS = root(N/k)の距離に位置し、スーパーピクセルの予想される空間範囲がS * Sの領域であり、類似ピクセルの検索が2S*2S。私はそれに固執しているので、誰かがこの点を教えてもらえますか？