VL_SLIC用于VL_FEAT的MATLAB输出

Question

我在MATLAB中使用VL_SLIC函数，我在这里按照函数教程进行操作：http://www.vlfeat.org/overview/slic.html

这是我到目前为止编写的代码：

im = imread('slic_image.jpg');
regionSize = 10 ;
regularizer = 10;
vl_setup;
segments = vl_slic(single(im), regionSize, regularizer);
imshow(segments);

我只是得到一个黑色图像，我无法看到带有超像素的分割图像。有没有办法可以查看网页中显示的结果？

Answer 1

之所以如此，是因为segments实际上是地图，它会告诉您图像的哪些区域是超像素。如果此地图中的像素属于ID k，则表示此像素属于超像素k。此外，地图的类型为uint32，因此当您尝试执行imshow(segments);时，它确实没有显示任何有意义的内容。对于在网站上看到的图像，给出您选择的参数有1023个段。因此，地图的范围为0到1023.如果想要查看段的外观，可以执行imshow(segments,[]);。这将做的是ID为1023的区域将被映射为白色，而不属于任何超像素区域（ID为0）的像素将被映射为黑色。你实际上会得到这样的东西：

不是很有意义！现在，要获得您在网页上看到的内容，您将不得不做更多的工作。据我所知，VLFeat没有内置功能，可以显示结果，就像在他们的网页上看到的那样。因此，您必须编写代码才能自己完成。您可以按照以下步骤执行此操作：

1. 创建与图片
大小相同的true地图
2. 对于每个超像素区域k：
   • 为属于区域true的任何像素创建另一个标记为k的地图，否则为false。
   • 找到这个地区的周边。
   • 在步骤1中创建的地图中将这些周边像素设置为false
3. 重复步骤＃2，直到我们完成所有地区的通过。
4. 使用此地图屏蔽原始图像中的所有像素，以获得您在网站上看到的内容。

现在让我们来看看这段代码。以下是您已建立的设置：

vl_setup;
im = imread('slic_image.jpg');
regionSize = 10 ;
regularizer = 10  ;
segments = vl_slic(single(im), regionSize, regularizer);

现在让我们来看看我刚才提到的算法：

perim = true(size(im,1), size(im,2));
for k = 1 : max(segments(:))
    regionK = segments == k;
    perimK = bwperim(regionK, 8);
    perim(perimK) = false;
end

perim = uint8(cat(3,perim,perim,perim));

finalImage = im .* perim;
imshow(finalImage);

我们得到：



请记住，这不是完全与您在网站上获得的相同。我只是去了网站并保存了那张图片，然后继续我刚给你看的代码。这可能是因为slic_image.jpg图像不是他们示例中给出的确切原始图像。在存在一些不良量化伪像的区域中似乎存在超像素。另外，我使用的是相对较旧版本的VLFeat - 版本0.9.16。从那以后，算法可能有了改进，所以我可能没有使用最新版本。在任何情况下，这都是适合您的事情。

希望这有帮助！

Answer 2

我发现vl_demo_slic.m中的这些行可能很有用。

segments = vl_slic(im, regionSize, regularizer, 'verbose') ;

% overaly segmentation
[sx,sy]=vl_grad(double(segments), 'type', 'forward') ;
s = find(sx | sy) ;
imp = im ;
imp([s s+numel(im(:,:,1)) s+2*numel(im(:,:,1))]) = 0 ;

它从超像素图（segments）的渐变生成边缘。

Answer 3

虽然我想不带任何东西离开~rayryeng的〜美丽答案。 这也可能有所帮助。 http://www.vlfeat.org/matlab/demo/vl_demo_slic.html

适用于：toolbox / demo