在python中，使用某些演算法將影象分割為多個超畫素後，會產生乙個與原圖同樣大小的標籤矩陣。如果想要操作其中某個超畫素，即某個聚類中的所有點，可以使用
numpy.where(label_mat ==label)label_mat是超畫素的標籤矩陣，label是想要操作超畫素的標籤值，這樣可以返回二個對應標籤值的座標list，分別對應行座標和列座標。（這裡以2維影象為例，3維的我也沒有試過）
進而可以使用座標來對原影象相應位置的畫素點進行處理。
Mean shift超畫素分割
mean shift超畫素分割 超畫素概念 超畫素是指具有相似紋理 顏色 亮度等特徵的相鄰畫素構成的影象塊。是通過影象分割獲取的小區域，但是超畫素中往往存在過分割。現有的超畫素分割方法 l 基於圖論的超畫素分割方法 1.normalized cuts演算法 該演算法的特點是產生的超畫素較為規則，但其...
Python呼叫OpenCV畫素操作
python呼叫opencv進行操作的時候基本上感覺就是對numpy進行操作，跟numpy是挺相關的。opencv獲取影象 x,y 處的畫素值 px img x,y 當影象是三通道的時候返回的是bgr三通道的值，如果是灰度圖的話就返回乙個亮度值 同樣的如果要對影象 x,y 處賦值的話，也通過這種方式...
SLIC超畫素（superpixel）演算法
slic演算法是 linear iterative cluster的簡稱，該演算法用來生成超畫素 superpixel 演算法大致思想是這樣的，將影象從rgb顏色空間轉換到cie lab顏色空間，對應每個畫素的 l，a，b 顏色值和 x，y 座標組成乙個5維向量v l,a,b,x,y 兩個畫素的相似...