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superpixels
イメージの 2 次元スーパーピクセル オーバーセグメンテーション
説明
[
は、2 次元のグレースケール イメージまたは RGB イメージ L
,numLabels
] = superpixels(A
,N
)A
のスーパーピクセルを計算します。N
は作成するスーパーピクセルの数を指定します。この関数はラベル行列 L
と、計算された実際のスーパーピクセル数 numLabels
を返します。
関数 superpixels
は Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) アルゴリズム[1]を使用します。このアルゴリズムは類似値をもつ領域にピクセルを分類します。セグメンテーションなどのイメージ処理演算でこれらの領域を使用すると、演算の複雑度を低減させることができます。
[
は、セグメンテーションの特性を制御する名前と値の引数を使用してイメージ L
,numLabels
] = superpixels(A
,N
,Name=Value
)A
のスーパーピクセルを計算します。
例
入力引数
出力引数
参照
[1] Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine Susstrunk, SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 34, Issue 11, pp. 2274-2282, May 2012