MATLAB|实现超像素分割~实现油画效果~

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因为平时特别忙好久没有更新公众号了，今天熬夜更新一下matlab超像素分割实现油画效果，喜欢此推文的小伙伴们记得点赞+关注+分享！【尊重作者劳动成果，转载请注明推文链接和公众号名】
效果图

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原理介绍超像素分割的数学原理涉及到图像的特征空间和相似性度量。常用的特征空间包括颜色空间、亮度空间、纹理空间等。相似性度量通常使用欧氏距离、颜色差异度、梯度信息等来衡量两个像素之间的相似性。
算法的核心思想是在特征空间中对图像像素进行聚类，以确保每个超像素内的像素具有相似的特征。这种聚类通常采用迭代的方法，通过最小化超像素内部的方差和最大化超像素之间的差异来优化目标函数。
1初始化：选择初始超像素中心点。这些中心点可以是均匀分布在图像上的固定间隔的点，也可以通过一些算法初始化。
2超像素分配：根据像素和中心点之间的相似性度量，将每个像素分配到最近的超像素中心点所在的超像素。
3更新中心点：对于每个超像素，计算其所有像素的平均值，并将其作为新的中心点。
4迭代：重复步骤2和步骤3，直到收敛或达到最大迭代次数为止。
5后处理：根据需要对超像素进行后处理，如合并相邻的超像素、调整边界等。
绘图代码彩色油画收藏、点赞=学会

clc;clear;close all;img = imread('spring-7901015_1280.jpg');[L,N] = superpixels(img,3000);figureimgBW = boundarymask(L);imshow(imoverlay(img,imgBW,'w'),'InitialMagnification',67)opImg = zeros(size(img),'like',img);idx = label2idx(L);numRows = size(img,1);numCols = size(img,2);for labelVal = 1:N    rIdx = idx{labelVal};    gIdx = idx{labelVal}+numRows*numCols;    bIdx = idx{labelVal}+2*numRows*numCols;    opImg(rIdx) = mean(img(rIdx));    opImg(gIdx) = mean(img(gIdx));    opImg(bIdx) = mean(img(bIdx));end    figureimshow(opImg,'InitialMagnification',67)

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黑白油画
收藏、点赞=学会

clc;clear;close all;img = imread('spring-7901015_1280.jpg');[L,N] = superpixels(img,3000);imgBW = boundarymask(L);imshow(imoverlay(img,imgBW,'k'),'InitialMagnification',67)opImg = zeros(size(img, 1), size(img, 2));idx = label2idx(L);for labelVal = 1:N    grayIdx = idx{labelVal};    rgbRegion = ind2rgb(img(grayIdx), colormap);    grayRegion = rgb2gray(rgbRegion);    grayValue = mean(grayRegion, 'all');    opImg(grayIdx) = grayValue;endfigureimshow(opImg, 'InitialMagnification', 67)

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先水一下推文，比较忙先更新到这~我主要想送书~

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- -THE END- -

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