lazysnapping
グラフに基づくセグメンテーションを使用した前景と背景へのイメージのセグメント化
構文
説明
BW = lazysnapping(___, は、セグメンテーションの特性を制御する名前と値のペアを使用してイメージまたはボリュームをセグメント化します。Name,Value)
例
イメージを読み取って表示します。
RGB = imread('peppers.png');
imshow(RGB)
ラベル行列を作成します。
L = superpixels(RGB,500);
関数 drawrectangle を使用して、前景内に四角形 ROI を指定します。名前と値のペアの引数 'Position' は、ROI の左上の座標、幅、高さを 4 要素ベクトル [xmin,ymin,width,height] として指定します。四角形を対話的に描画する場合は、名前と値のペアの引数 'Position' を省略します。
f = drawrectangle(gca,'Position',[100 128 350 150],'Color','g');
前景ピクセルをもつマスクを作成します。
foreground = createMask(f,RGB);
背景 ROI を指定します。セグメンテーションの正確性を向上させるため、この例では 2 つの四角形 ROI を背景の別々の領域に指定します。
b1 = drawrectangle(gca,'Position',[130 30 40 30],'Color','r'); b2 = drawrectangle(gca,'Position',[6 368 500 10],'Color','r');
背景ピクセルをもつマスクを作成します。このマスクは、2 つの背景 ROI の和集合です。
background = createMask(b1,RGB) + createMask(b2,RGB);
レイジー スナッピングを実行します。
BW = lazysnapping(RGB,L,foreground,background);
前景を緑で強調表示することで、セグメンテーションの結果を可視化します。
imshow(labeloverlay(RGB,BW,'Colormap',[0 1 0]))
背景が黒い、マスクされたイメージを作成します。
maskedImage = RGB; maskedImage(repmat(~BW,[1 1 3])) = 0; imshow(maskedImage)
イメージを読み取って表示します。
RGB = imread('peppers.png');
imshow(RGB)
ラベル行列を作成します。
L = superpixels(RGB,500);
前景のピクセルの x 座標と y 座標を指定します。
foregroundX = [34 114 195 259 392 467 483]; foregroundY = [298 140 135 200 205 283 104];
座標を線形インデックスに変換します。sub2ind は (行, 列) 座標を取るため、入力引数は y 座標を x 座標の前にして指定します。
foregroundInd = sub2ind(size(RGB),foregroundY,foregroundX);
背景のピクセルの x 座標と y 座標を指定します。
backgroundX = [130 170]; backgroundY = [52 32];
座標を線形インデックスに変換します。
backgroundInd = sub2ind(size(RGB),backgroundY,backgroundX);
レイジー スナッピングを実行します。
BW = lazysnapping(RGB,L,foregroundInd,backgroundInd);
セグメント化されたマスクを表示します。前景ピクセルは true で、背景ピクセルは false です。
imshow(BW)
マスクを元のイメージの上に重ねて表示し、前景ピクセルを緑で強調表示します。
imshow(labeloverlay(RGB,BW,'Colormap',[0 1 0]))
3 次元ボリューム イメージをワークスペースに読み込みます。
D = load('mri.mat');
V = squeeze(D.D); 前景と背景の初期シード ポイントを識別する 2 次元マスクを作成します。
seedLevel = 10; fseed = V(:,:,seedLevel) > 75; bseed = V(:,:,seedLevel) == 0; figure; imshow(fseed)
figure; imshow(bseed)
シード ポイントを空の 3 次元マスクに配置します。
fmask = zeros(size(V)); bmask = fmask; fmask(:,:,seedLevel) = fseed; bmask(:,:,seedLevel) = bseed;
3 次元ラベル行列を生成します。
L = superpixels3(V,500);
レイジー スナッピングを使用して、イメージを前景と背景にセグメント化します。
bw = lazysnapping(V,L,fmask,bmask);
セグメント化された 3 次元イメージを表示します。
figure; p = patch(isosurface(double(bw))); p.FaceColor = 'red'; p.EdgeColor = 'none'; daspect([1 1 27/128]); camlight; lighting phong
入力引数
名前と値の引数
出力引数
ヒント
Li らによって開発されたレイジー スナッピング アルゴリズムは、前景と背景の値を K-means 法でクラスター化します。ここでのレイジー スナッピング アルゴリズムの実装には、類似の前景ピクセルや背景ピクセルのクラスター化は含まれません。パフォーマンスを向上させるために、前景または背景として識別される類似値のピクセルの数を削減してください。
マスク
foremaskまたはbackmaskを対話的に取得するには、イメージ上に ROI を描画し、次に関数createMaskを使用して、その ROI からマスクを作成します。詳細については、ROI の形状の作成を参照してください。ピクセル インデックス
foreindまたはbackindを対話的に取得するには、関数drawpolylineを使用して、PolylineROI オブジェクトを描画します。頂点の x 座標と y 座標をPolylineのPositionプロパティから取得します。最後に、関数sub2indを使用して、座標を線形インデックスに変換します。関数sub2indは (x, y) 座標の代わりに (row, column) 座標を使用する点に注意してください。
参照
[1] Y. Li, S. Jian, C. Tang, H. Shum, Lazy Snapping In Proceedings from the 31st International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, 2004.
バージョン履歴
R2017a で導入
