이미지 세분화 [Graph Based Image Segmentation]

소개

벌크 된 수건에서 3D 카메라를 사용하여 파지 위치를 인식 할 때 Graph Based Segmentation의 알고리즘이 사용되었습니다.

이번에는 Graph Based Segmentation에 대한 지식을 높이기 위해 이미지에 해당 알고리즘을 사용한 것을 시도했습니다.

준비

1. 먼저 소스 코드를 다음 사이트에서 다운로드합니다.

2. 입력 이미지 획득

입력할 이미지를 결정하지만 입력할 이미지는 ppm 형식이어야 합니다.
jpg 등을 사용하고 싶은 경우는 다음과 같은 사이트에서 ppm 형식으로 변환합니다.

이번에 자신이 사용한 것은 다음과 같은 펭귄 사진입니다.

사용해보기

그럼 사용해 보겠습니다.

1. 빌드

cd segment
make

2. 실행

README에 기재가 있습니다만 실행할 때에 인수를 넣을 필요가 있어 그 순서는 다음과 같이 됩니다.

segment sigma k min input output

각 파라미터의 의미는 다음과 같습니다.

sigma:セグメンテーションをする前の平滑化に使用
k:しきい値関数の値
min:最小の領域サイズ
input:入力画像
output:出力画像

그럼 실행해 보겠습니다.

./segment 0.5 500 50 pengin.ppm pengin2.ppm

생성된 이미지는 다음과 같습니다.



그런 다음 임계값을 500에서 200으로 낮추어 실행해 봅니다.

./segment 0.5 500 50 pengin.ppm pengin2.ppm

더 세밀한 영역으로 분할되었습니다.


그런 다음 min (최소 구성 요소 크기)을 50에서 20으로 줄이십시오.

./segment 0.5 500 50 pengin.ppm pengin2.ppm

결과는 이와 같이 되어 더욱 세세한 영역이 출현했습니다.

사이고에게

Graph Based Image Segmentation라는 알고리즘을 사용하여 이미지를 세분화했습니다.
향후는 3D카메라로부터 취득한 점군에 대해서도 이 알고리즘을 적용할 수 있도록, 이번 사용한 소프트웨어의 내부의 그래프 세그멘테이션 부분에 대한 지식을 깊게 해 나가고 싶습니다.

참고

파라미터 정보
htps : // 이 m/shgt/아니 ms/에 654fb221b5058519526

파이썬 구현
htps : // 기주 b. 코 m / 시리우 s mh ぇ 에 / g 등 ph-base d