11.8. Clusterització iterativa lineal simple (SLIC)

11.8.1. Panoràmica

Aquest filtre crea superpíxels basats en la clusterització de k-means.

Els Superpíxels són una petita agrupació de píxels que comparteixen propietats similars. Els Superpíxels simplifiquen les imatges amb un gran nombre de píxels, fent-les més fàcils de tractar en molts dominis (visió per ordinador, reconeixement de patrons i intel·ligència de màquina). L'objectiu del GIMP és més humil: crear un efecte de posterització.

Clusterització k-means és un dels algorismes més utilitzats per a crear superpíxels. El color del superpixel és la mitjana de color dels píxels en la regió corresponent.

11.8.2. Activació del filtre

El filtre es troba en el menú principal FiltresArtísticClusterització iterativa lineal simple (SLIC)....

11.8.3. Opcions

Figura 17.209. Opcions de la pestanya «Clusterització iterativa lineal simple (SLIC)»

Opcions de la pestanya «Clusterització iterativa lineal simple (SLIC)»

Presets, «Input Type», Retallat, Blending Options, Previsualització, Merge filter, Split view
[Nota] Nota

Aquestes opcions es descriuen a Secció 2, «Característiques comunes».

Mida de les regions

L'augment de la mida de les regions fa que arreplegui més píxels, de manera que la mida dels superpíxels també augmenta.

Figura 17.210. Exemples de la «Mida de les regions»

Exemples de la «Mida de les regions»

Mida de les regions = 16

Exemples de la «Mida de les regions»

Mida de les regions = 32


Compacitat

Les vores dels superpíxels poden ser irregulars. Si augmenta aquesta opció, els superpíxels produiran una vora més regular.

Figura 17.211. Exemples de «Compacitat»

Exemples de «Compacitat»

Compacitat = 20

Exemples de «Compacitat»

Compacitat = 40: mira a la cúpula.


Iteracions

Quantes vegades es repeteix el filtre. L'augment d'aquest valor dona més detalls.

Figura 17.212. Exemples de la «Mida de les regions»

Exemples de la «Mida de les regions»

Iteracions = 1 (per defecte)

Exemples de la «Mida de les regions»

Iteracions = 15