Bjoern Froehlich 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
..
COPYING 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
Makefile 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
README 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
convolve.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
disjoint-set.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
filter.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
image.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
imconv.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
imutil.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
misc.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
pnmfile.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
segment-graph.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
segment-image.h 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă
segment.cpp 2fd42714e0 initialization 13 ani în urmă

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.