lazysnapping
Сегментируйте изображение в передний и задний план с помощью основанной на графике сегментации
Синтаксис
Описание
BW = lazysnapping(___, сегментирует изображение или объем с помощью пар "имя-значение", чтобы управлять аспектами сегментации.Name,Value)
Примеры
Выполняйте ленивые привязки, используя маски переднего и заднего плана
Чтение и отображение изображения.
RGB = imread('peppers.png');
imshow(RGB)
Создайте матрицу меток.
L = superpixels(RGB,500);
Задайте прямоугольный информация только для чтения в переднем плане при помощи drawrectangle функция. Аргумент пара имя-значение 'Position' задает верхние левые координаты, ширину и высоту информация только для чтения в качестве вектора с 4 элементами [xmin,ymin,width,height]. Если вы хотите нарисовать прямоугольник в интерактивном режиме, опустите аргумент пары "имя-значение" 'Position'.
f = drawrectangle(gca,'Position',[100 128 350 150],'Color','g');
Создайте маску, содержащую пиксели переднего плана.
foreground = createMask(f,RGB);
Задайте фоновые ROIs. Для повышения точности сегментации в этом примере задаются два прямоугольных ROI в различных областях фона.
b1 = drawrectangle(gca,'Position',[130 30 40 30],'Color','r'); b2 = drawrectangle(gca,'Position',[6 368 500 10],'Color','r');
Создайте маску, содержащую пиксели фона. Эта маска является объединением двух фоновых ROIs.
background = createMask(b1,RGB) + createMask(b2,RGB);
Выполните ленивые привязки.
BW = lazysnapping(RGB,L,foreground,background);
Визуализируйте результат сегментации, выделив передний план зеленым цветом.
imshow(labeloverlay(RGB,BW,'Colormap',[0 1 0]))
Создайте маскированное изображение, в котором фон является черным.
maskedImage = RGB; maskedImage(repmat(~BW,[1 1 3])) = 0; imshow(maskedImage)
Выполните ленивое привязывание с использованием индексов пикселей
Чтение и отображение изображения.
RGB = imread('peppers.png');
imshow(RGB)
Создайте матрицу меток.
L = superpixels(RGB,500);
Задайте координаты x и y пикселей на переднем плане.
foregroundX = [34 114 195 259 392 467 483]; foregroundY = [298 140 135 200 205 283 104];
Преобразуйте координаты в линейные индексы. sub2ind принимает (строка, столбец) координаты, поэтому задайте входные параметры с y-координатами перед координатами x.
foregroundInd = sub2ind(size(RGB),foregroundY,foregroundX);
Задайте координаты x и y пикселей в фоновом режиме.
backgroundX = [130 170]; backgroundY = [52 32];
Преобразуйте координаты в линейные индексы.
backgroundInd = sub2ind(size(RGB),backgroundY,backgroundX);
Выполните ленивые привязки.
BW = lazysnapping(RGB,L,foregroundInd,backgroundInd);
Отобразите сегментированную маску. Пиксели переднего плана true и фоновые пиксели false.
imshow(BW)
Отобразите маску на оригинальное изображение, выделив пиксели переднего плана зеленым цветом.
imshow(labeloverlay(RGB,BW,'Colormap',[0 1 0]))
Объем сегмента в переднем и заднем плане
Загрузите 3-D объемное изображение в рабочую область.
D = load('mri.mat');
V = squeeze(D.D); Создайте маску 2-D, идентифицирующую начальные и начальные точки фона.
seedLevel = 10; fseed = V(:,:,seedLevel) > 75; bseed = V(:,:,seedLevel) == 0; figure; imshow(fseed)
figure; imshow(bseed)
Поместите начальные точки в пустую маску 3-D.
fmask = zeros(size(V)); bmask = fmask; fmask(:,:,seedLevel) = fseed; bmask(:,:,seedLevel) = bseed;
Сгенерируйте матрицу меток 3-D.
L = superpixels3(V,500);
Сегментируйте изображение на передний план и фон с помощью Lazy Snapping.
bw = lazysnapping(V,L,fmask,bmask);
Отобразите 3-D сегментированное изображение.
figure; p = patch(isosurface(double(bw))); p.FaceColor = 'red'; p.EdgeColor = 'none'; daspect([1 1 27/128]); camlight; lighting phong
Входные параметры
Выходные аргументы
Совет
Ленивый алгоритм привязки, разработанный Li et al. кластеризует значения переднего и заднего плана с помощью метода K-means. Эта реализация ленивого алгоритма привязки не кластеризует аналогичные пиксели переднего или заднего плана. Чтобы улучшить эффективность, уменьшите количество пикселей с аналогичными значениями, которые идентифицируются как передний план или фон.
Чтобы получить маски
foremaskилиbackmaskв интерактивном режиме можно нарисовать информация только для чтения на изображении, а затем создать маску из информация только для чтения при помощиcreateMaskфункция. Для получения дополнительной информации см. Обзор создания информация только для чтения.Чтобы получить индексы пикселей
foreindилиbackindв интерактивном режиме можно нарисоватьPolylineИнформация только для чтения объект при помощиdrawpolylineфункция. Получите x - и y - координаты вершин изPositionсвойствоPolyline. Наконец, преобразуйте координаты в линейные индексы с помощьюsub2indфункция. Обратите внимание, чтоsub2indфункция использует (row, column) координаты вместо (x, y) координат.
Ссылки
[1] Y. Li, S. Jian, C. Tang, H. Shum, Lazy Snapping In Processions from the 31 International Conference on Computer Graphics and Interactive Technologies, 2004.