使用SLIC超像素跟踪图像

时间:2018-03-07 10:04:52

标签: python-3.x image-segmentation scikit-image cv2 superpixels

我有一组250张图片。 从每个图像l应用SLIC超像素算法。

现在,鉴于每张图片的超像素,我想跟踪图片 1 中图片 1 的超像素。

怎么做?

例如在图像1中采用5个超像素掩模,每个掩模具有不同的颜色。让我们说我们用

取超像素区域1,2,3,4和5
color_maks=['red', 'green', 'white','yellow', 'orange']

我想在图像1中获取这些遮罩,并在图像2中获得相应的遮罩。

我的问题?

1)如何为每个超像素掩模分配不同的颜色并在图像1和2中显示它们?

2)如果掩码1 (颜色为红色)对应图像1 中的超级像素1 ,如何在{{}中显示其掩码1}}。例如:

image 2

为了便于说明:

让我们在图片1中使用regions_image_1=[ 1,2,3,4,5] corresponding_region_in_image_2=[7,2,5,8,12] 获取区域1。在图像1中显示它,并在图像2 中显示其对应的区域7 具有相同的mask_color='red'

我尝试了什么?

mask_color='red'

这里的限制是:

1)l显示给定图像的所有超像素,但我想只显示一些区域

2)所有面具都是白色的,但是我为每个面具寻找不同的颜色

3)不要处理图像2中图像1的跟踪超像素区域

希望它清楚 谢谢

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