[scikit-image] 46. Region Adjacency Graph（RAG）を構築した後にNormalized Cut(skimage.future graph)

はじめに
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解説
参考

はじめに

ここでは、skimage segmentation, colorとfeature graphにより画像に対してk-meansクラスタリングを使用してセグメントした後に、隣接領域グラフを適用してさらにセグメント化した例について説明する。

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解説

モジュールのインポート

画像データの読み込み

コリファンタ属の象牙丸を用いる。

k平均法によるセグメント化

segmentation.slic()により、k平均法による画像のセグメント化ができる。
imageはセグメント化する画像で、
compactnessは色の近接性と空間の近接性のバランスのパラメータであり、値を大きくするとスペースの近接度が高くなりセグメント化された形状が正方形に近い形となる。値の調整は、ログスケール（0.01から100）で行うことが推奨されている。
n_segmentsは概算のセグメント数となり、多くするほどより細かくセグメント化される。