Python: Scikit-image ライブラリの slic 関数を使用してリモート センシング画像をセグメント化する

著者：CSDN@ _Yakult_

この記事では、Scikit-image ライブラリの skimage.segmentation モジュールの slic 関数を使用したスーパーピクセル セグメンテーションのコードを記録します。

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1. slic機能の詳しい説明

Scikit-image ライブラリの skimage.segmentation モジュールでは、スーパーピクセル セグメンテーションに slic 関数が使用されます。この関数のパラメータは次の意味を持ちます。

• image : セグメント化される入力イメージ (グレースケールまたはカラー)。カラー画像の場合、スーパーピクセル セグメンテーションは色空間で実行されます。

• n_segments : 必要なスーパーピクセル数。値が大きいほどスーパーピクセルが多くなり、値が小さいほどスーパーピクセルが少なくなります。一般に、値が大きいほど、セグメンテーションはより詳細になります。

• Compactness : スーパーピクセルの形状を調整するために使用されるコンパクトネスパラメータ。値を大きくするとスーパーピクセルがよりコンパクトになり、規則的な形状になりますが、値を小さくすると形状がより不規則になります。