SLIC (scikit-image に含まれる）のインストールと動作確認（スーパーピクセル）（Python を使用）（Windows 上）

scikit に実装されているスーパーピクセルを試してみる

【関連する外部ページ】

スーパーピクセルに関する参考記事： http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_segmentations.html

元画像

SLIC

felzenszwalb

quickshift

watershed

前準備

Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。

方法1：winget によるインストール

Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install -e --id Python.Python.3.12 --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 AssociateFiles=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

1. Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

SLIC (scikit-image) のインストール

1. 以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

次のコマンドを実行する．

python -m pip install -U scikit-image matplotlib

スーパーピクセルの実行（scikit-image の SLIC，Python を使用）

SLIC

SLIC を行う Python プログラムを実行してみる．

1. Python プログラムを実行する．．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．
   Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

   Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

2. Python プログラムを実行する

   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   import skimage.data
   import skimage.color
   import skimage.filters
   import skimage.util
   import skimage.segmentation
   img = skimage.util.img_as_float( plt.imread("d:\lena_std.jpg") )
   plt.imshow(img)
   
   a = skimage.segmentation.slic(img)
   plt.imshow( a )
   
   plt.imshow( skimage.segmentation.mark_boundaries(img, a) )
   

   

felzenszwalb

felzenszwalb を行う．

Python プログラムを実行する．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
import skimage.data
import skimage.color
import skimage.filters
import skimage.util
import skimage.segmentation
img = skimage.util.img_as_float( plt.imread("d:\lena_std.jpg") )
plt.imshow(img)

a = skimage.segmentation.felzenszwalb(img)
plt.imshow( a )

plt.imshow( skimage.segmentation.mark_boundaries(img, a) )

quickshift

quickshift を行う．

Python プログラムを実行する．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
import skimage.data
import skimage.color
import skimage.filters
import skimage.util
import skimage.segmentation
img = skimage.util.img_as_float( plt.imread("d:\lena_std.jpg") )
plt.imshow(img)

a = skimage.segmentation.quickshift(img)
plt.imshow( a )

plt.imshow( skimage.segmentation.mark_boundaries(img, a) )

watershed

watershed を行う．

Python プログラムを実行する．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
import skimage.data
import skimage.color
import skimage.filters
import skimage.util
import skimage.segmentation
img = skimage.util.img_as_float( plt.imread("d:\lena_std.jpg") )
plt.imshow(img)

a = skimage.segmentation.watershed( skimage.filters.sobel( skimage.color.rgb2gray( img ) ), markers=250 )
plt.imshow( a )

plt.imshow( skimage.segmentation.mark_boundaries(img, a) )