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グラフ構造を考慮した領域分割

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src 元画像

dst 処理画像(c++)

dst 処理画像(python)

what process?

ピクセルをノード(node)として考え、ノード(node)間で類似の値である箇所を領域として判定する。 * 出力時の変数型はC++はCV_32SC1、一方Pythonはnumpyのint32である。CV_8U or uint8と符号なし8ビット整数に変換しているがC++とPythonで処理結果が異なる。processImageで処理した値自体が異なるのか、または32ビットから8ビットに変換する方法が異なるのか不明。

cook code C++

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/ximgproc/segmentation.hpp> int main(int argc, const char* argv[]) { cv::String keys = "{src||}"; cv::CommandLineParser parser(argc, argv, keys); cv::String src_path = parser.get<cv::String>("src"); std::string name = "Effect"; cv::namedWindow(name, cv::WINDOW_AUTOSIZE); cv::Mat img = cv::imread(src_path); cv::Ptr<cv::ximgproc::segmentation::GraphSegmentation> obj = cv::ximgproc::segmentation::createGraphSegmentation(); while(true){ cv::Mat dst_sc, dst; obj->processImage(img, dst_sc); //CV_32SC1 -> CV_8U に変換 dst_sc.convertTo(dst, CV_8U); cv::imshow(name, dst); int key = cv::waitKey(0); if (key == 27){ break; } else if(key == 's'){ cv::imwrite("output.png", dst); } } cv::destroyAllWindows(); return 0; }

cook code Python

import numpy as np import cv2 import argparse def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--src') args = parser.parse_args() img = cv2.imread(args.src) obj = cv2.ximgproc.segmentation.createGraphSegmentation() while True: k = cv2.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: break dst = obj.processImage(img) #int32 -> uint8 に変換 dst = dst.astype(np.uint8) cv2.imshow("effect", dst) if k == ord('s'): cv2.imwrite("output.png", dst) if __name__ == '__main__': main()

Reference

• http://vision.stanford.edu/teaching/cs231b_spring1415/slides/ranjay_pres.pdf
• http://irohalog.hatenablog.com/entry/2014/10/05/213948
• https://vwrs.github.io/image/2018/02/10/graph-based-image-segmentation/
• カフェで原稿を仕上げるノマド女子のフリー素材