torch_geometric.transforms.ToSLIC

class ToSLIC(add_seg: bool = False, add_img: bool = False, **kwargs: Any)[source]

Bases: BaseTransform

使用skimage.segmentation.slic()算法将图像转换为超像素表示，结果是一个torch_geometric.data.Data对象，该对象在data.pos中保存超像素的质心，并在data.x中保存它们的平均颜色（功能名称：to_slic）。

此转换可用于任何 torchvision 数据集。

from torchvision.datasets import MNIST
import torchvision.transforms as T
from torch_geometric.transforms import ToSLIC

transform = T.Compose([T.ToTensor(), ToSLIC(n_segments=75)])
dataset = MNIST('/tmp/MNIST', download=True, transform=transform)

Parameters:

add_seg (bool, 可选) – 如果设置为 True，将会把分割结果添加到数据对象中。（默认值：False）
add_img (bool, 可选) – 如果设置为 True，将会把输入图像添加到数据对象中。（默认值：False）
**kwargs (可选) – 用于调整SLIC算法输出的参数。有关概述，请参阅SLIC文档。