SILC算法超像素分割

主体代码来自github.com/laixintao/slic-python-implementation
原代码中只有分割之后的小方块即1.png 没有明显边界没有继续进行图像分割

源码修改：

1.向Cluster类添加了label属性，以便于标记k-means算法得出来的结果
2.对SLICProcessor类方法save_current_image中添加了增加边界的部分，可生成类似3||4.png图像
3.添加了新的类方法generate_result()有一个用户参数K，为设置的Kmeans算法的簇数，根据簇数选择区域合并
4.原码中因为图片通道数不同无法读取同时读取jpg与png图像，小做改动已可以适应

图一是经过超像素分割后得到的图像，也是源码中的最终结果
图二加上了边界
图三是经过kmeans聚类后的图像
图四是在原图上增加边界
图五是原图

代码已上传至码云

https://gitee.com/xu-qiyu/MyProject/tree/master/opencv/%E8%81%9A%E7%B1%BB%E5%8C%BA%E5%9F%9F%E5%88%86%E5%89%B2

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