AI 科技评论按：随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。
曾今看过The Terminator的人肯定会同意这是那个时代最伟大的科幻电影。在电影中，詹姆斯卡梅隆推出了一个有趣的视觉效果概念，让观众可以看到被称为终结者的机器人的眼睛。这种效应后来被称为终结者视觉，在某种程度上，它将人类从背景中分割出来。它可能听起来完全不合适，但图像分割是当今许多图像处理技术的重要组成部分。
对于目标识别任务，比如判断一张图片中有没有车、是什么车，一般需要解决两个问题：目标检测、目标识别。而目标检测任务中通常需要先通过某种方法做图像分割，事先得到候选框；直观的做法是：给定窗口，对整张图片滑动扫描，结束后改变窗口大小重复上面步骤，缺点很明显：重复劳动耗费资源、精度和质量不高等等。 针对上面的问题，一种解决方案是借鉴启发式搜索的方法，充分利用人类的先验知识。J.R.R. Uijlings在《Selective Search for Object Recoginition》提出一种方法：基于数据驱动，与具体类别无关的多种策略融合的启发式生成方法。图片包含各种丰富信息，例如：大小、形状、颜色、纹理、物体重叠关系等，如果只使用一种信息往往不能解决大部分问题，例如：
在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码，不同数据集换了下。因此为了理解源码，RCNN的处理过程，费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe，这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后，才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码，这也花费了大量的时间，从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现，SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中，主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
skimage是纯python语言实现的BSD许可开源图像处理算法库，主要的优势在于：
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的重要研究方向，近些年，图像分割技术迅猛发展，在多个视觉研究领域都有着广泛的应用。本文盘点了近20年来影响力最大的 10 篇论文。
目录 1，图像特征 2，角点特征 3，使用OpenCV和PIL进行特征提取和可视化 4，特征匹配 5，图像拼接
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
该文章介绍了如何使用Chainer和PyTorch实现SegNet。首先，介绍了如何使用Chainer和PyTorch实现一个基本的SegNet模型，然后介绍了如何加载预训练的模型并使用PyTorch API对其进行微调。最后，展示了一个使用预训练模型进行图像分割的示例。
https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation
10个常用的可以进行图像处理的Python库的介绍，可能有些你还没用过，可以试试看！
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
在前面的文章里我们讲过，机器学习和深度学习在训练过程中，训练误差不断下降，但测试误差下降到一定程度后就会停止或者上升，出现过拟合现象，解决过拟合问题主要有2个方法，其中一个是正则化（机器学习和深度学习中的正则化方法），另一个方法就是数据增强了。
在Faster R-CNN算法之前，R-CNN，SPP-Net和Faster R-CNN这些方法中，都用到了SS（Selective Search）算法，它其实是一种区域建议算法为后续的检测任务提供候选框，SS的论文是《Selective Search for Object Recognition》，即便是这篇论文自己的任务最后都是目标识别：
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
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