はじめに
カラー画像をk平均法でクラスタリングするskimage segmentation slic を使ってセグメント化する際、パラメータとしてcompactnessおよびn_segmentsを設定する必要がある。ここでは、これらのパラメータがセグメント化の結果に及ぼす影響について調査した。
compactness
compactnessはコンパクトさの指標であり、色の近接性と空間の近接性のバランスをとるパラメータとなっている。値を大きくすると、スペースの近接度が高くなり、スーパーピクセルの形状がより正方形に近くなる。このパラメーターは、画像のコントラストと画像内の対象物の形状に依存するので、0.01、0.1、1、10、100のようにログスケールで変化させて適切な値を調べる。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)n_segments
n_segmentsはセグメント化された出力画像の総ラベル数の概算値を設定する。n_segmentsを増加させることでより細かくセグメント化されることになる。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)参考
skimage.segmentation — skimage 0.24.0 documentation
scikit-image.org
matplotlib.animation.FuncAnimation — Matplotlib 3.1.2 documentation
matplotlib.org
matplotlib.animation.Animation — Matplotlib 3.1.2 documentation
matplotlib.org
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