【简单】超像素分割代码 saliency maps on image hierarchies OWT-UCM分割使用

你的名字 2023-08-17 15:36 55阅读 0赞

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[https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/resources.html][https_www2.eecs.berkeley.edu_Research_Projects_CS_vision_grouping_resources.html]

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下第二个，预编译的我觉得会限制操作系统。

**用起来特别方便，就是几个函数而已，**所以没必要写那么多没用的。

这也是为了我自己回顾方便。所以。讲解比较少

根据图片大小确定使用的函数，图片比较大的话就分成四个小的来做，比较好，这是globalpb\_pieces（）

需要提供的其实是图片的名字，就是类似于filename='/home/tom/img/0001.png'这样

outFile是暂存的地址类似于outfile='/home/temp/0001.mat'

if(~exist(mat_save_name,'file'))
            img = imread(file_name);
            outFile = ['/home/DATA/database/del/' mat_name];  
            if(size(img,1)>300)
                gPb_orient = globalPb_pieces(file_name,outFile);
            else
                gPb_orient = globalPb(file_name,outFile);
            end
            delete outFile;
        
            ucm2 = contours2ucm(gPb_orient, 'doubleSize');
            % lab4 = bwlabel(ucm2 <= 0.04);
            ucm3 = single(ucm2);
            lab3 = bwlabel(ucm3<=0.04);
            seg3 = lab3(2:2:end,2:2:end);
            rgb3 = contourM(img,seg3);

输出的东西要经过几个函数的处理，lab3=bwlabel(ucm3<=0.04)这是你需要控制参数，小于0.04的会被认成是边界。

然后在上采样，就能得到seg3，真正的分割。

rgb3是我为了可视化弄得。

**另外这个分割效果真的比其他的好太多了**

**上个图**

**ucm**

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**slic**

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[https_www2.eecs.berkeley.edu_Research_Projects_CS_vision_grouping_resources.html]: https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/resources.html
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