11.8. Clustering iterativo lineare semplice (Simple Linear Iterative Clustering

11.8. Clustering iterativo lineare semplice (Simple Linear Iterative Clustering - SLIC)
	11. Filtri artistici

11.8.1. Panoramica

Questo filtro crea dei superpixel basati sull'algoritmo di clustering k-means.

I superpixel sono piccoli grappoli di pixels che condividono proprietà similari. I superpixel semplificano le immagini con un gran numero di pixels rendendole più facili da trattare in molti ambiti (computer vision, pattern recognition e intelligenza artificiale). Gli obiettivi di GIMP sono più modesti: creare un effetto posterizzazione.

L'algoritmo di clustering k-means è uno degli algoritmi più usati per creare superpixel. Il colore del superpixel è la media dei colori dei pixel nella regione corrispondente.

11.8.2. Activating the Filter

This filter is found in the main menu under Filters → Artistic → Simple Linear Iterative Clustering….

11.8.3. Opzioni

Figura 17.209. Opzioni di «Clustering iterativo lineare semplice»

Presets, «Input Type», Ritaglio, Blending Options, Anteprima, Merge filter, Split view

	Nota
	Queste opzioni sono descritte in Sezione 2, «Caratteristiche comuni».

Dimensione regioni

Incrementanto la dimensione regioni si raccolgono più pixel, perciò anche la dimensione dei superpixel aumenta.

Figura 17.210. Esempio di «Dimensione regioni»

Dimensione regione = 16

Dimensione regione = 32

Compattezza

I bordi dei superpixel possono essere irregolari. Aumentare questa opzione porta i superpixel ad avere bordi più regolari.

Figura 17.211. Esempi di «Compattezza»

Compattezza = 20

Compattezza = 40: guardare a cupola.

Iterazioni

Quante volte questo filtro viene ripetuto. L'incremento di questo valore porta ad avere più dettagli.

Figura 17.212. Esempio di «Dimensione regioni»

Iterazioni = 1 (predefinito)

Iterazioni = 15