如何获取超像素分割后的每个小块
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参考技术A 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析。[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等)。更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。图像分割的结果是图像上子区域的集合(这些子区域的全体覆盖了整个图像),或是从图像中提取的轮廓线的集合(例如边缘检测)。一个子区域中的每个像素在某种特性的度量下或是由计算得出的特性都是相似的,例如颜色、亮度、纹理。邻接区域在某种特性的度量下有很大的不同。本回答被提问者和网友采纳以上是关于如何获取超像素分割后的每个小块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
youcans 的 OpenCV 例程200篇174.LSC 超像素区域分割