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金子邦彦研究室

scikit-image のスーパーピクセルを行ってみる

scikit に実装されているスーパーピクセルを試してみる

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

先人に感謝．

元画像

SLIC

felzenszwalb

quickshift

watershed

上に実行結果例を示しているが，パラメータの調整により結果が変わりますので，上の図だけで，どれが良いと結論を出さないようにしてください．

キーワード：superpixel, SLIC, felzenszwalb, quickshift, watershed,　scikit-image, Python

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール

① Python のインストール

• Windows での Python のインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu での Python の利用: システム Python を使うことができるので，インストールは不要．

  Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の公式ページ: http://www.python.org/

② pip と setuptools の更新

• Windows の場合
  1. コマンドプロンプトを管理者として実行

     Windows での pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

     
  2. 次のコマンドを実行．

     python -m pip install -U pip setuptools
     

     
• Ubuntu の場合

  システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．

  sudo apt -y update
  sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
  

③ Python 開発環境のインストール

• Windows:

  Python 開発環境である Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder のインストールは， コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行．

  python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
  

  詳しくは，: 別ページで説明している．

• Ubuntu:

  Python 開発環境である Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder のインストール: : 別ページで説明している．

動作に必要となる Python パッケージのインストール

1. Windows では，コマンドプロン プトを管理者として実行する．
   
2. 次のコマンドを実行．

   python -m pip install -U scikit-image matplotlib
   

scikit-image のスーパーピクセルを行ってみる

SLIC

SLIC を行う Python プログラムを実行してみる．

1. Python プログラムを動かす．

   Python プログラムを動かすために， Windows では「python」， Ubuntu では「python3」などのコマンドを使う．

   あるいは， 開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，Spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である．

   あるいは，オンラインで動くGoogle Colaboratory のノートブックの利用も，場合によっては便利である．

2. 次の Python プログラムを実行

   %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 プログラムを実行してみる．

%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 プログラムを実行してみる．

%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 プログラムを実行してみる．

%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) )