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2024-9-3 17:21 上傳
好玩的matlab
帶你解鎖不一樣的matlab新玩法
因為平時特別忙好久沒有更新公眾號了,今天熬夜更新一下matlab超像素分割實現(xiàn)油畫效果,喜歡此推文的小伙伴們記得點贊+關(guān)注+分享!【尊重作者勞動成果,轉(zhuǎn)載請注明推文鏈接和公眾號名】
效果圖
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原理介紹超像素分割的數(shù)學(xué)原理涉及到圖像的特征空間和相似性度量。常用的特征空間包括顏色空間、亮度空間、紋理空間等。相似性度量通常使用歐氏距離、顏色差異度、梯度信息等來衡量兩個像素之間的相似性。
算法的核心思想是在特征空間中對圖像像素進(jìn)行聚類,以確保每個超像素內(nèi)的像素具有相似的特征。這種聚類通常采用迭代的方法,通過最小化超像素內(nèi)部的方差和最大化超像素之間的差異來優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
1初始化:選擇初始超像素中心點。這些中心點可以是均勻分布在圖像上的固定間隔的點,也可以通過一些算法初始化。
2超像素分配:根據(jù)像素和中心點之間的相似性度量,將每個像素分配到最近的超像素中心點所在的超像素。
3更新中心點:對于每個超像素,計算其所有像素的平均值,并將其作為新的中心點。
4迭代:重復(fù)步驟2和步驟3,直到收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)為止。
5后處理:根據(jù)需要對超像素進(jìn)行后處理,如合并相鄰的超像素、調(diào)整邊界等。
繪圖代碼彩色油畫收藏、點贊=學(xué)會clc;clear;close all;img = imread('spring-7901015_1280.jpg');[L,N] = superpixels(img,3000);figureimgBW = boundarymask(L);imshow(imoverlay(img,imgBW,'w'),'InitialMagnification',67)opImg = zeros(size(img),'like',img);idx = label2idx(L);numRows = size(img,1);numCols = size(img,2);for labelVal = 1:N rIdx = idx{labelVal}; gIdx = idx{labelVal}+numRows*numCols; bIdx = idx{labelVal}+2*numRows*numCols; opImg(rIdx) = mean(img(rIdx)); opImg(gIdx) = mean(img(gIdx)); opImg(bIdx) = mean(img(bIdx));end figureimshow(opImg,'InitialMagnification',67)
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黑白油畫
收藏、點贊=學(xué)會
clc;clear;close all;img = imread('spring-7901015_1280.jpg');[L,N] = superpixels(img,3000);imgBW = boundarymask(L);imshow(imoverlay(img,imgBW,'k'),'InitialMagnification',67)opImg = zeros(size(img, 1), size(img, 2));idx = label2idx(L);for labelVal = 1:N grayIdx = idx{labelVal}; rgbRegion = ind2rgb(img(grayIdx), colormap); grayRegion = rgb2gray(rgbRegion); grayValue = mean(grayRegion, 'all'); opImg(grayIdx) = grayValue;endfigureimshow(opImg, 'InitialMagnification', 67)
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先水一下推文,比較忙先更新到這~我主要想送書~
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- -THE END- -
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包郵贈送 「北京大學(xué)出版社」贊助《MATLAB科研繪圖繪制指南》本書是一本全面指導(dǎo)讀者掌握MATLAB數(shù)據(jù)可視化的實用指南。全書精心編排了13章內(nèi)容,旨在幫助讀者了解和掌握MATLAB的數(shù)據(jù)分析和可視化功能。本書從MATLAB的基礎(chǔ)知識講到 數(shù)據(jù)可視化技巧,將幫助讀者全面掌握科研繪圖和學(xué)術(shù)圖表的制作。本書不僅適合新手,也適用于有一定經(jīng)驗的MATLAB用戶,是一本高效實用的學(xué)習(xí)工具書。
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