Superpixels et segmentation

Traitement d'images en Python

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

Segmentation

Traitement d'images en Python

Segmentation

Traitement d'images en Python

Représentation d'image

Traitement d'images en Python

Superpixels

Traitement d'images en Python

Avantages des superpixels

  • Régions plus pertinentes
  • Efficacité de calcul
Traitement d'images en Python

Segmentation

  • Apprentissage supervisé
  • Non supervisé

Traitement d'images en Python

Segmentation non supervisée

Regroupement itératif linéaire simple (SLIC)

Traitement d'images en Python

Segmentation non supervisée (SLIC)

# Import the modules
from skimage.segmentation import slic
from skimage.color import label2rgb

# Obtain the segments segments = slic(image)
# Put segments on top of original image to compare segmented_image = label2rgb(segments, image, kind='avg')
show_image(image) show_image(segmented_image, "Segmented image")
Traitement d'images en Python

Segmentation non supervisée (SLIC)

Traitement d'images en Python

Plus de segments

# Import the modules
from skimage.segmentation import slic
from skimage.color import label2rgb

# Obtain the segmentation with 300 regions segments = slic(image, n_segments= 300) # Put segments on top of original image to compare segmented_image = label2rgb(segments, image, kind='avg')
show_image(segmented_image)
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Plus de segments

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Passons à la pratique !

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