skimage.segmentation содержит несколько методов, выполняющих разные алгоритмы сегментации. К ним относятся: [list] [*]Felzenszwalb, [*]Простая линейная итеративная кластеризация (SLIC) и [*]Quickshift. [/list] Как узнать, когда использовать любой из этих режимов? Другими словами, каковы преимущества (недостатки) каждого из алгоритмов?
Я пытаюсь создать график смежности регионов после сегментации изображения с помощью инструментов пакета Skimage. Используя примеры из документации, я могу сегментировать изображение с помощью SLIC и успешно создать RAG.
Я хочу использовать функцию SLIC для изображения размером 360x640 с маской, при которой суперпиксели генерируются только внутри маски. Функция slic Skimage позволяет это сделать с помощью аргумента маски внутри функции. Мне было интересно,...
В настоящее время я работаю над извлечением бинарных силуэтов людей на изображении из общедоступного набора данных взаимодействия UT. Я применил к изображению сегментацию Фельценшвалба, чтобы разделить изображение на сегменты в соответствии с...
У меня вопрос, связанный с интеграцией Spring Boot с OpenTelemetry. Я планирую использовать зависимость opentelemetry-spring-boot-starter. Мои вопросы: когда мне следует использовать этот подход?
Почему мне не следует использовать вместо него...
У меня вопрос, связанный с интеграцией Spring Boot с OpenTelemetry. Я планирую использовать зависимость opentelemetry-spring-boot-starter. Мои вопросы: когда мне следует использовать этот подход?
Почему мне не следует использовать вместо него...