📚SLIC算法理解 🌟（仅为个人笔记）

提到图像分割，不得不提的就是SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法！这是一种基于超像素的分割方法，简单高效，广泛应用于计算机视觉领域。💡

首先，SLIC的核心思想是将图像划分为多个均匀分布的小区域（即超像素）。这些小区域不仅形状规则，而且能够很好地保留图像的边缘信息。相比于传统分割方法，SLIC更加注重聚类中心的位置和颜色相似性之间的平衡。🎨

算法的主要步骤如下：

1️⃣ 初始化聚类中心；

2️⃣ 计算每个像素与聚类中心的距离（结合空间距离和色彩距离）；

3️⃣ 更新聚类中心位置；

4️⃣ 重复迭代直至收敛。

最终输出的结果是一个紧凑且边界清晰的超像素集合，既提升了计算效率，又保留了图像细节。🔍

虽然SLIC简单易用，但它的参数选择对结果影响较大，比如压缩因子k值。希望这篇笔记能帮助大家更好地理解这一经典算法！🌟

计算机视觉 SLIC算法 超像素分割