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This project forked from rodolfoferro /slicvoronoi
slicvoronoi's Introduction
SLIC + Voronoi (Computational geometry)
Proyecto Final: SLIC + Voronoi = Superpixeles Voronoi
Alumno: Rodolfo Ferro Pérez
El proyecto surge al tratar de responder la siguiente pregunta:
"¿Cómo puedo guardar ciertos datos de una imagen y reconstruir con una buena aproximación a la imagen original?"
Al final, la idea que surge es segmentar usando SLIC y debido a los datos que obtenemos, reconstruir utilizando celdas poligonales de Voronoi.
El procedimiento general de edición de la imagen es el siguiente:
La parte de preproceso consta de suavizados de la imagen y considerar valores de aproximaciones de gradientes para detectar bordes y evitar malas posiciones iniciales de nuestro SLIC.
Más detalle en la presentación .
El script ya cuenta con parametros inicializados por default, pero también tiene un parser para recibir argumentos desde consola.
Los argumentos que el programa puede recibir son:
-k
, --clusters
Número de clusters en los que se seccionará la imagen, considerando una cuadriculación cuadrada del entero ingresado. El valor por default es 4
.
-it
, --iterations
Número de iteraciones que se usará para el método de SLIC. El valor por default es 1
.
-n
, --name
Nombre de la imagen a procesar. El formato debe ser .jpg
y no hace falta introducir la extensión con el nombre. El valor por default es frog
.
-f
, --factorsize
Factor de reconstrucción de la imagen original con celdas de Voronoi. El valor por default es 2
, es decir, el doble de tamaño de la imagen original.
El programa se corre desde consola como sigue:
Estando en la carpeta geocomp
se encuentra el script llamado slic_voronoi.py
.
Corremos el script como usualmente, poniendo o no parámetros.
Ejemplo sin añadir parámetros:
user@system:
~/path/geocomp > python slic_voronoi.py
Ejemplo añadiendo parámetros:
user@system:
~/path/geocomp > python slic_voronoi.py -k 32 -n pug -it 1 -f 4
El script puede ser consultado aquí .
Para el ejemplo con parámetros (de la sección anterior), tenemos los siguientes resultados:
[Presiona la imagen para abrirla]
Imagen original (256x256)
SLIC + Voronoi (reconstruida a 1024x1024)
La carpeta con las imagenes usadas y resultantes está aquí .
Si quieres que te platique la presentación puedes ver el siguiente video .
slicvoronoi's People
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