python 超像素分割怎么得到超像素点

在python中，使用某些算法将图像分割为多个超像素后，会产生一个与原图同样大小的标签矩阵。如果想要 *** 作其中某个超像素，即某个聚类中的所有点，可以使用

numpywhere(label_mat == label)

其中label_mat是超像素的标签矩阵，label是想要 *** 作超像素的标签值，这样可以返回二个对应标签值的坐标list，分别对应行坐标和列坐标。（这里以2维图像为例，3维的我也没有试过）

进而可以使用坐标来对原图像相应位置的像素点进行处理。

# -- coding: utf-8 --

__author__ = 'lpe234'

__date__ = '2015-1-14'

from PIL import Image

import ImageDraw

# 打开图像

img = Imageopen('ijpg')

img_d = ImageDrawDraw(img)

# 获取 的 x轴，y轴 像素

x_len, y_len = imgsize

for x in range(0, x_len, 10):

    img_dline(((x, 0), (x, y_len)), (0, 0, 0))

for y in range(0, y_len, 10):

    img_dline(((0, y), (x_len, y)), (0, 0, 0))

# 保存

imgsave('iijpg')

经测试，同一张，使用 PIL 和 OpenCv 库读取的数据是一样的（经过BGR转成RGB）：

执行结果：

建议：可以尝试更新 PIL 或是 OpenCv 库。

本机测试环境： Python 37+Pillow 62 +opencv-python 41

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