arr[1
arr[2
int(arr[3
) int(arr[4
)
class Cluster(object):
def __init__(self pixel):
self.center = pixel
self.pixels = [
def lab(self):
return np.array([self.center.l self.center.a self.center.b
)
'''
防止出现在轮廓边线上 ，找临近色度最低的3x3范围
'''
def gradient(self lab x y height width):
# 防止下标越界
x y hp1 wp1 = min(x height-1) min(y width-1) min(x+1 height-1) min(y+1 width-1)
x y hm1 wm1 = max(x 0) max(y0) max(x-1 0) max(y-1 0)
# print (height width hp1 wp1 hm1 wm1 h w)
gradient = np.sum((lab[hp1
[y
-lab[hm1
[y
)**2) + np.sum((lab[x
[wp1
-lab[x
[wm1
)**2)
return gradient x y
'''
初始化时 ， 向周边移动到最小梯度的点 ， 梯度定义为lba空间下的四角色差
'''
def move3x3(self img_lba img_height img_width):
cluster_gradient _ _ = self.gradient(img_lba self.center.x self.center.y img_height img_width)
for dh in range(-1 2):
for dw in range(-1 2):
_x = self.center.x + dh
_y = self.center.y + dw
new_gradient _x _y = self.gradient(img_lba _x _y img_height img_width)
if new_gradient < cluster_gradient:
self.center = Pixel(img_lba[_x
[_y
[0
img_lba[_x
[_y
[1
img_lba[_x
[_y
[2
_x _y)
cluster_gradient = new_gradient
'''
计算聚类中心 ， 和当前遍历点的距离信息 ， 按照图中公式
'''
def distance(self pixel s m):
# calculate the delat = (lbaxy_1 - lbaxy_2) ^ 2
dc = (self.center.l - pixel.l)**2 + (self.center.l - pixel.l)**2 + (self.center.l - pixel.l)**2
ds = (self.center.x - pixel.x)**2 + (self.center.y - pixel.y)**2
return math.sqrt(dc + (ds/s**2)*m**2)
def cleanup_pixels(self):
self.pixels = [
def assign(self pixel):
self.pixels.append(pixel)
def update(self):
new_center = np.array([0.0
*5)
for p in self.pixels:
new_center += p.tonparray()
if len(self.pixels) > 0:
new_center /= len(self.pixels)
epislon = np.sum(np.square(new_center-self.center.tonparray()))
self.center.update(new_center)
return epislon
SLIC过程
def slic(image_path K M):
lab height width = read_image_in_lab_space(img_path)
clusters = intialize(lab K M height width)
S = int(math.sqrt(height * width / K))
espilon = 1
max_iters = 10
# 初始化 label ，distance
l = np.full((height width) -1)
d = np.full((height width) np.inf)
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