cv::ximgproc::SuperpixelSEEDS クラス

[288] で説明されているSEEDS (Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling) スーパーピクセルアルゴリズムを実装するクラス。 詳細...

#include <opencv2/ximgproc/seeds.hpp>

Collaboration diagram for cv::ximgproc::SuperpixelSEEDS:

公開メンバ関数
virtual	~SuperpixelSEEDS ()
virtual void	getLabelContourMask (OutputArray image, bool thick_line=false)=0
	SuperpixelSEEDSオブジェクトに格納されているスーパーピクセルセグメンテーションのマスクを返す。
virtual void	getLabels (OutputArray labels_out)=0
	画像のセグメンテーションラベリングを返す。
virtual int	getNumberOfSuperpixels ()=0
	SuperpixelSEEDSオブジェクトに格納された与えられた画像に対してスーパーピクセルセグメンテーションを計算する。
virtual void	iterate (InputArray img, int num_iterations=4)=0
	SuperpixelSEEDS オブジェクトで初期化された引数を用いて、与えられた画像のスーパーピクセルセグメンテーションを計算する。
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。
virtual bool	empty () const
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

Additional Inherited Members
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	ファイルからアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	文字列からアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	ファイルノードからアルゴリズムを読み込む。
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細説明

[288] で説明されているSEEDS (Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling) スーパーピクセルアルゴリズムを実装するクラス。

このアルゴリズムは、効率的な山登り法 (hill-climbing) を用いて、カラーヒストグラムと省略可能な境界項に基づくスーパーピクセルのエネルギー関数を最適化する。エネルギー関数は、スーパーピクセルが同じ色になるように促し、境界項が有効な場合はスーパーピクセルが滑らかな境界を持ち、似た形状になるように促す。実際には、規則的なスーパーピクセルのグリッドから開始し、境界上のピクセルやピクセルブロックを移動させて解を洗練する。このアルゴリズムは単一のCPUでリアルタイムに動作する。

構築子と解体子の詳解

~SuperpixelSEEDS()

virtual cv::ximgproc::SuperpixelSEEDS::~SuperpixelSEEDS ( )

inlinevirtual

メンバ関数詳解

getLabelContourMask()

virtual void cv::ximgproc::SuperpixelSEEDS::getLabelContourMask ( OutputArray image, bool thick_line = false )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.SuperpixelSEEDS.getLabelContourMask(	[, image[, thick_line]]	) ->	image

SuperpixelSEEDS オブジェクトに格納されたスーパーピクセルセグメンテーションのマスクを返す。

引数

image	戻り値: CV_8UC1 の画像マスク。-1 はピクセルがスーパーピクセルの境界であることを示し、それ以外は 0 となる。
thick_line	false の場合、境界の幅は1ピクセルのみとなり、それ以外の場合は境界上のすべてのピクセルがマスクされる。

スーパーピクセルセグメンテーションの境界を返す関数。

覚え書き

• (Python) A demo on how to generate superpixels in images from the webcam can be found at opencv_source_code/samples/python2/seeds.py
  • (cpp) Webカメラの画像からスーパーピクセルを生成する方法のデモは opencv_source_code/modules/ximgproc/samples/seeds.cpp にある。コマンドライン引数として画像ファイルを追加すると、Webカメラの代わりにその静止画像が使用される。
  • Webカメラの映像にスーパーピクセルの境界が赤でマークされたウィンドウが表示される（下記参照）。Spaceキーで異なる出力モードを切り替えられる。ウィンドウ上部には4つのスライダーがあり、スーパーピクセルの数、ブロックレベルの数、形状を変える境界事前項の強さ、ピクセルレベルでの反復回数をリアルタイムに変更できる。これは引数を試行し、ユーザーの都合に合わせて設定するのに役立つ。コンソールにはアルゴリズムのフレームレートが表示される。

image

getLabels()

virtual void cv::ximgproc::SuperpixelSEEDS::getLabels ( OutputArray labels_out )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.SuperpixelSEEDS.getLabels(	[, labels_out]	) ->	labels_out

画像のセグメンテーションラベリングを返す。

各ラベルは1つのスーパーピクセルを表し、各ピクセルは1つのスーパーピクセルラベルに割り当てられる。

引数

labels_out

戻り値: スーパーピクセルセグメンテーションのラベルを含むCV_32UC1整数配列。ラベルは範囲[0, getNumberOfSuperpixels()]内にある。

この関数は、スーパーピクセルセグメンテーションのラベルを格納した画像を返す。ラベルは [0, getNumberOfSuperpixels()] の範囲にある。

getNumberOfSuperpixels()

virtual int cv::ximgproc::SuperpixelSEEDS::getNumberOfSuperpixels ( )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.SuperpixelSEEDS.getNumberOfSuperpixels(		) ->	retval

SuperpixelSEEDS オブジェクトに格納された、与えられた画像のスーパーピクセルセグメンテーションを計算する。

この関数は、createSuperpixelSEEDS() 関数で初期化された引数を用いて、画像のスーパーピクセルセグメンテーションを計算する。

iterate()

virtual void cv::ximgproc::SuperpixelSEEDS::iterate ( InputArray img, int num_iterations = 4 )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.SuperpixelSEEDS.iterate(	img[, num_iterations]	) ->	None

SuperpixelSEEDS オブジェクトで初期化された引数を用いて、与えられた画像のスーパーピクセルセグメンテーションを計算する。

この関数は、createSuperpixelSEEDS() でアルゴリズムを初期化することなく、他の画像に対して再度呼び出せる。これによりアルゴリズムのすべての構造体のメモリを確保する計算コストを節約できる。

引数

img	入力画像。サポートされている形式: CV_8U, CV_16U, CV_32F。画像サイズおよびチャンネル数は、関数createSuperpixelSEEDS()で初期化された画像サイズおよびチャンネルと一致しなければならない。HSVまたはLab色空間であるべきである。Labの方がわずかに良いが、その分遅い。
num_iterations	ピクセルレベルの反復回数。回数が多いほど結果が改善される。

この関数は、createSuperpixelSEEDS() 関数で初期化された引数を用いて、画像のスーパーピクセルセグメンテーションを計算する。アルゴリズムはスーパーピクセルのグリッドから開始し、境界上にあるピクセルブロックの更新を大きいサイズから小さいサイズへと提案して境界を洗練し、最後にピクセル単位の更新を提案して仕上げる。説明用の例を下記に示す。

image

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/ximgproc/seeds.hpp