lazysnapping

使用基于图的分割方法将图像分割为前景和背景

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语法

BW = lazysnapping(A,L，前掩码，后掩码)

偷懒(A,L，前，后)

BW =懒人小睡(V;___）

懒人小睡(___、名称、值)

描述

例子

BW= lazysnapping (一个，l，foremask，backmask）分割图像一个进入前景和背景区域使用惰性抓拍。标签矩阵l指定映像的子区域。foremask而且backmask是掩码，分别将图像中的像素指定为前景和背景。

懒人小睡(一个，l，foreind，backind）分割图像一个分成前景和背景区域。foreind而且backind指定图像中分别标记为前景和背景的像素的线性索引

例子

懒人小睡(V，___）分段量V分成前景和背景区域。

懒人小睡(___，名称,值）使用名称-值对控制分割的各个方面来分割图像或卷。

例子

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分割图像为前景和背景

打开实时脚本

将图像读入工作区。

RGB = imread(“peppers.png”）;

将图像上的位置标记为前景。

图;imshow(RGB) h1 = impoly(gca，[34,298;114,140;195,135;.．.259200; 392205; 467283; 483104),“关闭”、假);

将位置转换为线性下标。

foresub = getPosition(h1);foregroundInd = sub2ind(size(RGB)，foresub(:，2)，foresub(:，1));

在图像上标记位置作为背景。

图;imshow(RGB) h2 = impoly(gca，[130,52;170,32]，“关闭”、假);

将位置转换为线性下标。

backsub = getPosition(h2);backgroundInd = sub2ind(size(RGB)，backsub(:，2)，backsub(:，1));

生成标签矩阵。

L =超像素(RGB,500);

执行惰性捕捉。

BW = lazy ysnapping(RGB,L,foregroundInd,backgroundInd);

创建蒙版映像。

maskedImage = RGB;maskedImage(repmat(~BW，[1 1 3])) = 0;图;imshow (maskedImage)

前景和背景中的分段音量

打开实时脚本

将三维体积图像加载到工作空间。

D =负载(“mri.mat”）;V =挤压(D.D);

创建2-D蒙版，识别初始前景和背景种子点。

seedLevel = 10;fseed = V(:，:，seedLevel) > 75;bseed = V(:，:，seedLevel) == 0;图;imshow (fse)

图;imshow(疯牛病)

将种子点放入空的3-D蒙版中。

fmask = 0 (size(V));Bmask = fmask;fmask(:，:，seedLevel) = fseed;bmask(:，:，seedLevel) = bseed;

生成一个三维标签矩阵。

L = superpixels3(V,500);

使用Lazy snaps将图像分割为前景和背景。

bw = lazysnapping(V,L,fmask,bmask);

显示三维分割图像。

图;P = patch(isosurface(double(bw)));p.FaceColor =“红色”；p.EdgeColor =“没有”；Daspect ([1 1 27/128]);camlight;照明冯氏

输入参数

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`一个`- - - - - -输入图像
实，有限，非稀疏数值数组

输入图像，指定为实数、有限、非稀疏数值数组。为双而且单图片,lazysnapping假设图像的范围为[0,1]。为uint16，int16,uint8图片,lazysnapping假设范围为给定数据类型的完整范围。如果这些值与基于数据类型的预期范围不匹配，请将图像缩放到预期范围或进行调整EdgeWeightScaleFactor提高结果。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16

`V`- - - - - -输入量
实，有限，非稀疏数值数组

输入体积，指定为一个实的、有限的、非稀疏的数值数组。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16

`l`- - - - - -输入图像或体积的标签矩阵
数字数组

输入图像或卷的标签矩阵，指定为数值数组。对于二维灰度图像和三维体积灰度图像，大小为l必须匹配输入图像的大小一个．对于彩色图像和多通道图像，l必须是一个二维数组，其中前两个维度与输入图像的前两个维度匹配一个．

不要将标签矩阵的给定子区域标记为同时属于前景蒙版和背景蒙版。如果标签矩阵的一个区域包含同时属于前景蒙版和背景蒙版的像素，lazysnapping分割区域作为背景。