Sin descripción

Alexander Freytag 962eb0a405 clean-up, code adaptation towards matlab-suitable data sizes, code commentations, stable version hace 11 años
COPYING 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
Makefile 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
README d95f9f0906 added important note to readme regarding max size of supported images hace 11 años
compileFelzenszwalbSegmentation.m 1de245ec3d added compilation program hace 11 años
convolve.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
disjoint-set.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
filter.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
image.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
imconv.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
imutil.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
misc.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
pnmfile.h 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
segment-graph.h 962eb0a405 clean-up, code adaptation towards matlab-suitable data sizes, code commentations, stable version hace 11 años
segment-image-labelOutput.h 962eb0a405 clean-up, code adaptation towards matlab-suitable data sizes, code commentations, stable version hace 11 años
segment-image.h 962eb0a405 clean-up, code adaptation towards matlab-suitable data sizes, code commentations, stable version hace 11 años
segment.cpp 9a56179e76 added felzenszwalb code hace 12 años
segmentFelzenszwalb.cpp 962eb0a405 clean-up, code adaptation towards matlab-suitable data sizes, code commentations, stable version hace 11 años
segmentFelzenszwalb.m 810368e721 minor change on default value hace 12 años

README


Implementation of the segmentation algorithm described in:

Efficient Graph-Based Image Segmentation
Pedro F. Felzenszwalb and Daniel P. Huttenlocher
International Journal of Computer Vision, 59(2) September 2004.

The program takes a color image (PPM format) and produces a segmentation
with a random color assigned to each region.

1) Type "make" to compile "segment".

2) Run "segment sigma k min input output".

The parameters are: (see the paper for details)

sigma: Used to smooth the input image before segmenting it.
k: Value for the threshold function.
min: Minimum component size enforced by post-processing.
input: Input image.
output: Output image.

Typical parameters are sigma = 0.5, k = 500, min = 20.
Larger values for k result in larger components in the result.


NOTE ( by Alexander Freytag )
- only images with less then std::numeric_limits::max() pixels are supported properly!