Алгоритмы и структуры данных 2 2018/2019/segmentation

Сегментация изображений

В этом задании вам необходимо реализовать алгоритм сегментации изображений. Для простоты мы будем делать сегментацию на два класса на основе цветов пикселей.

Вам дается код с заготовкой, в которой написана базовая загрузка изображений (с помощью библиотеки scipy) и некоторые удобные функции для работы с ними. Необходимо реализовать функцию сегментации и проверить ее работу на нескольких примерах изображений.

Пояснения по заданию и коду:

1. Для каждого класса фиксируется свой основной цвет (переменные S и T, нужно задавать вручную для каждого изображения).
2. Расстояние между двумя цветам вычисляется как среднеквадратичное между яркостями компонент (функция dist).
3. Штраф данного пикселя за принадлежность к классу равен расстоянию от него до цвета класса домноженному на коэфф alpha(>=0).
4. Штраф за отнесение соседних пикселей к разным классам равен расстоянию между их цветами домноженному на коэфф beta(<=0).
5. В заготовке после сегментации пиксели изображения подкрашиваются в соответствующий цвет для наглядности.
6. Заготовкой пользоваться не обязательно, программировать можно как на Python, так и на C++ (но заготовки для C++ нет).
   • Адаптируйте код под количество цветов > 2. (landscape.jpg)
   • Адаптируйте код так, чтобы картинка sky.jpg имела две правильные части: небо и объект перед. При каком соотношениее alpha/beta получается лучший результат?