Pottslab
Unsupervised multilabel image segmentation (color/gray/multichannel) based on the Potts model (aka piecewise constant Mumford-Shah model)
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- build_wheels.yml
- convop.m
- linop.m
- radonop.m
- convkernel.m
- countJumps.m
- energyL2Potts.m
- intmatrix.m
- medianw.m
- plimage2double.m
- plpsnr.m
- psnr.m
- randidx.m
- randl.m
- samplesToWeights.m
- segToLabel.m
- setPLJavaPath.m
- showdbl.m
- showPotts.m
- showSparse.m
- softThreshold.m
- spconvmatrix.m
- spdiffmatrix.m
- church.jpg
- colors.png
- desert.jpg
- imageSources.txt
- loadPcwConst.m
- loadSparse.m
- lookmickey.jpg
- demoL1iPotts_DecImp.m
- demoL1iPotts_DecLap.m
- demoL1iSpars_DecImp.m
- demoL1iSpars_DecLap.m
- demoL2iPotts_Deconv.m
- demoL2iPotts_Fourier.m
- demoL2iPotts_Linop.m
- demoL2iSpars_Deconv.m
- demoPotts_GaussianNoise.m
- demoPotts_ImpulsiveNoise.m
- demoPotts_LaplacianNoise.m
- plFigPottsRec7Angles.fig
- demoPotts2DColorDenoising.m
- demoPotts2DColorInpainting.m
- demoPotts2DColorMissing.m
- demoPotts2DColorSegmentation.m
- demoPotts2DRadon.m
- pottsLabDemo.m
- release_smoke_test.ipynb
- noisy.png
- uPottsRho.png
- phantom.png
- recFBP.png
- recFBPRamLak.png
- recPotts.png
- potts1d.png
- texture.png
- titleImage.png
- Benchmark$Thunk.class
- Benchmark.class
- IndexedLinkedHistogram$HistNode.class
- IndexedLinkedHistogram.class
- IndexedLinkedHistogramUnweighted$HistNode.class
- IndexedLinkedHistogramUnweighted.class
- JavaTools.class
- L2Potts.class
- PLImage$1.class
- PLImage.class
- PLProcessor.class
- PLVector.class
- RunMe.class
- MANIFEST.MF
- Benchmark.java
- IndexedLinkedHistogram.java
- IndexedLinkedHistogramUnweighted.java
- JavaTools.java
- L2Potts.java
- PLImage.java
- PLProcessor.java
- PLVector.java
- RunMe.java
- PottsSegmentationJ_.jar
- findBestPartition.m
- iPottsADMM.m
- reconstructionFromPartition.m
- minL1iPotts.m
- minL1Potts.m
- minL2iPotts.m
- minL2Potts.m
- iPotts2DADMM.m
- minL2iPotts2DADMM.m
- minL2Potts2DADMM.m
- __init__.py
- _core.pyi
- _core_py.py
- inverse.py
- potts1d.py
- potts2d.py
- sparsity.py
- tikhonov.py
- utils.py
- iSparsADMM.m
- iSparsByPottsADMM.m
- minSpars.m
- minL1iSpars.m
- minL1Spars.m
- minL2iSpars.m
- minL2Spars.m
- admm.rs
- l1potts.rs
- l2potts.rs
- lib.rs
- processor.rs
- conftest.py
- test_brute_force.py
- test_edge_cases.py
- test_hardening.py
- test_integration.py
- test_inverse.py
- test_l1_median_bug.py
- test_l1_potts_1d.py
- test_l2_potts_1d.py
- test_matlab_parity.py
- test_numerical_precision.py
- test_potts_2d.py
- test_properties.py
- test_sparsity.py
- test_tikhonov.py
- test_utils.py
- minL1Tikhonov.m
- minL2Tikhonov.m
- minL2TikhonovFBP.m
- .gitignore
- benchmark.py
- Cargo.lock
- Cargo.toml
- CHANGELOG.md
- CITATION.cff
- installPottslab.m
- LICENSE
- PORTED_BY.md
- pottslab-standalone.jar
- pyproject.toml
- README.md
- README_PYTHON.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/mstorath/Pottslab
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd Pottslab
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install pottslab
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install pottslab
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
4. Rust
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Rust (rustup) rustup으로 설치하면 cargo도 함께 설치됩니다.
cargo build --release
Rust 프로젝트를 컴파일합니다.
cargo run
빌드 후 바로 실행까지 진행합니다.
cargo build가 에러 없이 끝나면 성공입니다. target/ 폴더에 실행 파일이 생성됩니다.
// repository documentation
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