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关键词

像素、语义分割、实例分割、全景分割

图像分割中的一些常见的术语有:superpixels(像素)、Semantic Segmentation(语义分割)、Instance Segmentation(实例分割)、Panoptic Segmentation superpixels(像素) 第一次听说这个像素很容易理解错误,以为是在普通的像素基础上继续像微观细分,如果这样理解就恰好理解反了,其实像素是一系列像素的集合,这些像素具有类似的颜色、纹理等特征 用像素对一张图片进行分割的结果见下图,其中每个白色线条区域内的像素集合就是一个像素。需要注意的是,像素很可能把同一个物体的不同部分分成多个像素。 ? 像素最早的定义来自2003年 Xiaofeng Ren等人的一篇论文《Learning a Classification Model for Segmentation》。 SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的像素,在运算速度,物体轮廓保持、像素形状方面具有较高的综合评价,比较符合人们期望的分割效果。 ?

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SuperPixel 像素分割 SLIC 算法

这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息,且一般不会破坏图像中物体的边界信息,用少量的像素代替大量像素表达图像特征,降低了图像处理的复杂度,一般作为分割算法的预处理步骤。 像素分割可以用于跟踪,标签分类,像素词袋,视频前景分割,骨架提取,人体姿态估计,医学图像分割等对分割的速度有要求的应用。 目前常用的像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。 像素算法的优秀属性: 像素应当良好地粘附到图像边界。 当作为预处理步骤用于降低的计算复杂度时,像素应当快速计算,存储 器效率高且易于使用。 当用于分割目的时,像素应当增加速度并提高结果的质量。 尽管它很简单,但SLIC较以前的算法可以更好地获取边界,同时,它具有更快的速度,更高的内存效率,并且能提高分割性能,也可以直接扩展到体元生成。

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    SLIC像素分割详解(一):简介

    SLIC像素分割详解(一) 像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。 已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用。几种常见的像素分割方法及其效果对比如下: ?   SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的像素,在运算速度,物体轮廓保持、像素形状方面具有较高的综合评价,比较符合人们期望的分割效果。 SLIC主要优点总结如下:1)生成的像素如同细胞一般紧凑整齐,邻域特征比较容易表达。这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于像素的方法。2)不仅可以分割彩色图,也可以兼容分割灰度图。 3)需要设置的参数非常少,默认情况下只需要设置一个预分割像素的数量。4)相比其他的像素分割方法,SLIC在运行速度、生成像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。

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    SLIC 像素分割详解(三):应用

    看过上面的介绍后,我们应该思考一下:分割好的像素有什么用?怎么用?用到哪里? 像素级词袋 在视频前景分割中用的也挺多,因为相比像素像素处理速度会快几十倍、几百倍甚至更高,这对实时性要求较高的视频分割比较重要,还有最近提出的supervoxel概念(可以认为是三维的superpixel 这样一张300万像素的图片可以用300个(给定分割数目K=300)像素来表示。 ? 下面讨论一下如何设置待分割像素数目? 不同尺寸的像素分割结果对比。

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    图像处理: 像素(superpixels)分割 SLIC算法

    原理 像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。 它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度,所以通常作为分割算法的预处理步骤。 常见的像素分割方法包括: Graph-based 、NCut 、Turbopixel 、 Quick-shift 、 Graph-cut a、Graph-cut b 以及 SLIC 。 SLIC主要优点如下: 生成的像素如同细胞一般紧凑整齐,邻域特征比较容易表达。这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于像素的方法。 不仅可以分割彩色图,也可以兼容分割灰度图。 需要设置的参数非常少,默认情况下只需要设置一个预分割像素的数量。 相比其他的像素分割方法,SLIC在运行速度、生成像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。

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    Opencv 图像像素分割(SLIC、SEEDS、LSC)

    像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类,形成一个更具有代表性的大“像素”。 本文记录Opencv 实现方法。 简介 像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类,形成一个更具有代表性的大“像素”。这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位,可以减低图像的维度和异常像素点。 目前常用的像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。下面来说说这些算法基于Opencv的Python实现。 测试图像: SLIC 算法具体原理可参考博客:SuperPixel 像素分割 SLIC 算法 利用opencv中ximgproc类下的子类SuperpixelSLIC实现。 Mask==1 label_slic = slic.getLabels() #获取像素标签 number_slic = slic.getNumberOfSuperpixels() #获取像素数目

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    SLIC像素分割详解(二):关键代码分析

    SLIC像素分割详解(二) 网站http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels给出了SLIC的代码。 具体如下: 1、设定期望分割像素数目,打开图片。将彩色RGB图片转换为LAB空间及x、y像素坐标共5维空间。 2、DetectLabEdges。 给定了要分割像素总数K,根据LABXY信息获得种子点。 1)   像素的种子点间步长Step=sqrt(N/K)。初始化种子点。 该函数主要有几个作用:保证同一个像素都是单连通区域;去掉尺寸过小的像素;避免单个像素被切割的情况。 7、绘制分割结果,退出窗口。 ? 图2:SLIC像素分割结果,蓝色的点表示最终像素的种子点。

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    像素切割实现无监督图像分割

    图像分割是最关键的视觉任务之一,已经研究了很多年。大多数早期算法都是无监督方法,这些方法使用手工制作的功能将图像划分为许多区域。 近年来,由于深度学习技术的巨大成功,基于CNN的方法在图像分割中表现出了卓越的性能。但是,这些方法依赖大量的人工注释,收集起来很昂贵。 在本文中,我们提出了一种深度无监督的图像分割方法,该方法包含以下两个阶段。 首先,设计一个Superpixelwise自动编码器(SuperAE),以学习深度嵌入并重建平滑图像,然后将平滑图像传递以生成像素。 其次,我们提出了一种称为深度像素切割(DSC)的新颖聚类算法,该算法可测量像素之间的深度相似性,并将图像分割公式化为软分区问题。通过反向传播,DSC将像素自适应地划分为感知区域。

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    【手撕算法】C++实现像素分割算法

    ;最后就是像素分割了,像素分割有k-means算法的影子,所以可以先看看k-means算法的代码实现过程。 假设图片总共有 N 个像素点,预分割为 K 个相同尺寸的像素,那么每个像素的大小为N/ K ,则相邻种子点的距离(步长)近似为S=sqrt(N/K)。 经过上述迭代优化可能出现以下瑕疵:出现多连通情况、像素尺寸过小,单个像素被切割成多个不连续像素等,这些情况可以通过增强连通性解决。 nr_superpixels为像素个数,你可以根据图像大小自己定义,如果图像x方向10个像素块,y方向30个像素块,那就是300。 效果展示 THE END 本文原创内容有限,就是整合了一下自己看的像素分割的博客,两篇不错的链接放这儿了: https://blog.csdn.net/zhj_matlab/article/details

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    像素分割】开源 | 一种基于深度学习的像素分割算法SIN,可以端到端与下游任务相结合

    pdf 代码: 公众号回复:10090746870 来源: 华中科技大学 论文名称:SIN: Superpixel Interpolation Network 原文作者:Qing Yuan 内容提要 像素以其高效的表征和计算能力在计算机视觉任务中得到了广泛的应用 但是,现有的像素算法无法端到端集成到后续的任务中。传统算法和基于深度学习的算法是像素分割的两大主流。前者是不可微的,后者需要一个不可微的后处理步骤来加强连通性,这限制了像素与下游任务的整合。 在本文中,我们提出了一种基于深度学习的像素分割算法SIN,该算法可以端到端与下游任务相结合。由于一些下游任务,如视觉跟踪需要实时速度,生成像素的速度也很重要。 超级像素由采样像素初始化,其他像素通过多个更新步骤分配给超级像素。每个步骤由水平和垂直插值组成,这是加强空间连接的关键。利用全卷积网络的多层输出预测插值的关联分数。 通过对像素任务的改进,验证了算法的有效性。我们希望SIN能够以端到端的方式整合到下游的任务中,并使基于像素的社区受益。

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    使用像素相邻技术进行皮肤颜色分割的有效像素方法

    本文提出了一种新型的皮肤颜色分割技术,克服了现有技术(如颜色范围阈值)所面临的局限性。皮肤颜色分割受到不同的皮肤颜色和周围照明条件的影响,导致许多技术的皮肤分割效果不佳。 我们提出了一种新的两阶段的像素邻域技术,根据其邻域像素将任何像素分类为皮肤或非皮肤。第一步,通过将像素的HSV值传递给深度神经网络模型,计算每个像素是皮肤的概率。 在下一步,它使用这些相邻像素的概率来计算像素是皮肤的可能性。与现有技术相比,该技术的皮肤颜色分割效果更好。 使用像素相邻技术进行皮肤颜色分割的有效像素方法.pdf

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    AI科技:如何利用图片像素之间的像素度进行图像分割

    自答:这篇文章是CVPR2018上一篇关于弱监督语义分割的文章,也就是,数据集告诉你一堆图片以及这些图片里面有什么,你使用深度学习的方法将图片中每一个物体的区域分割出来。 自答:这篇文章首先通过一般的CAM方法生成分割seed cues(前面文章有介绍),然后利用这些seed cues中已经标记标签的pixel计算相似度标签,利用卷积神经网络提取图片每个像素的特征,计算这些特征之间的相似度 自答:我觉得是1)通过CAM计算相似度标签的方式,2)使用像素间相似度进行分割的算法。 1、总体架构 ? 2、架构构成 第一步、计算CAM 目标类: ? 背景类: ? 第五步、训练分割网络 使用计算得到的相似度,得到分割标签,作为全监督训练的检索信息,选用分割网络进行全监督语义分割训练,得到最终的分割结果。 ? 3、结果 (1)CAM和AffinityNet的分割结果 ? (2)最终分割结果 ? ? (3)在PASCAL VOC2012上的结果 ?

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    【论文推荐】最新5篇图像分割(Image Segmentation)相关论文—多重假设、像素分割、自监督、图、生成对抗网络

    【导读】专知内容组整理了最近五篇图像分割(Image Segmentation)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Improved Image Segmentation via Cost Minimization of Multiple Hypotheses(通过多重假设最小化损失改进图像分割性能) ---- -- An Iterative Spanning Forest Framework for Superpixel Segmentation(一个用于像素分割的迭代生成森林框架) ---- ---- 作者:John Mix-and-Match Tuning for Self-Supervised Semantic Segmentation(自监督语义分割的混合匹配优化) ---- ---- 作者:Xiaohang Learning Graph-based 3D Segmentation of Pancreatic Tumors on CT scans(Deep LOGISMOS: CT扫描中胰腺肿瘤的深度学习图3D分割方法

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    NVIDIA ECCV18论文:像素采样网络助力语义分割与光流估计(代码将开源)

    它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的像素代替大量的像素来表达图片特征,可以大幅度降低图像后处理的复杂度,通常作为图像分割算法的预处理步骤。 来自NVIDIA的研究人员开发了一种新的可微的像素采样模型,可以直接使用深度神经网络学习像素分割。文章已被ECCV2018录用。 ? 图像首先通过深度网络提取每个像素的特征,然后进入可微的SLIC模型生成像素。上图展示了两个用于指定任务的像素分割,即语义分割和光流估计。 实验 针对单纯的像素分割任务,在BSDS500数据集上,SSN取得了远超过传统分割方法的性能,如下图 ? 在Cityscapes数据集上语义分割像素的结果,取得了在与最好结果相匹敌的性能。 在VOC语义分割数据集和MPI-Sintel光流估计数据集上,相比其他像素分割算法,同样取得了最好的性能。 ? 不同分割数据集上的图像分割示例: ?

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    使用基于法线的分割像素表面分析的基于立体的地形可穿越性分析

    为了将3D重建地形中的所有现有表面检测为像素表面(即,片段),使用基于几何的特征(基于像素的表面法线)来应用图像分割技术。 检测到所有表面后,像素表面可穿越性分析方法(SSTA)应用于所有检测到的表面(像素段),以便根据它们的可穿越性指数对它们进行分类。 提出的SSTA方法基于:(1)像素表面法线和平面估计,(2)使用像素表面平面的可穿越性分析。 在根据它们的可穿越性分析了所有像素表面之后,这些表面最终被分为以下五个主要类别:可穿越,半可穿越,不可穿越,未知和未定。

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    像素边缘的直线及圆弧的基元分割

    本文在前辈的基础上描述一种图像亚像素边缘检测方法,用Sobel算子和多边形逼近的方法实现亚像素级边缘定位。 1. 亚像素的边缘提取 在进行直线以及圆弧基元的分割的前提,是要将亚像素的边缘提取出来,这一部分内容,我们可以先提取像素级的边缘,在利用拟合曲面来提取亚像素的边缘。 利用梯度图像中边缘点的梯度方向,而亚像素级的最大值无非就是在梯度方向所在的直线上,利用曲面拟合,以及拟合后曲面和直线的交线,在求出交线的极值,就可以得到该点的亚像素表示。 轮廓段的融合 根据相邻轮廓段的三个分割点不可能处在同一直线上这一前提拟合一个近似圆,然后计算该圆与对应轮廓段之间的最大偏差。 下图是对基元分割后的结果,白线部分是直线基元,黑色线段是圆弧基元。 ?

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    图片像素对比OpenCV实现,实现人工分割跟算法分割图像结果的对比

    图片对比,计算不同像素个数,已经比率。实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

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    使用OpenCV和Python标记像素色彩

    然而,更好的方法是使用像素像素是通过一种分割算法来提取的,该算法根据像素的局部颜色/纹理将其分组为非矩形区域。在流行的SLIC像素算法中,基于k均值的局部版本对图像区域进行分组。 考虑到像素会比滑动窗口更自然地分割输入图像,我们可以通过以下方法来计算图像中特定区域的色彩: 对输入图像进行像素分割。 循环每个像素,并计算其各自的彩色数值。 使用像素进行分割 让我们在你最喜欢的编辑器或IDE中打开一个新文件,命名为colorful_regions.py,然后插入以下代码: # import the necessary packages 现在是时候将图像加载到内存中,为我们的可视化分配空间,并计算SLIC像素分割: # load the image in OpenCV format so we can draw on it later 总结 在今天的博客文章中,我们学习了如何使用SLIC分割算法来计算输入图像的像素。 然后我们访问每个单独的像素并应用我们的色彩度量。

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    OpenCV4+OpenVINO实现图像的像素

    微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 图像像素 传统方式的图像像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。 OpenCV中对这两种方式均有实现,低像素图像在纹理细节方面很难恢复,从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射,如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像像素重建的难点之一 而基于深度学习的像素重新方式过程未知但是结果优于传统方式。在深度学习方式的像素重建中,对低像素图像采样大感受野来获取更多的纹理特征信息。 OpenVINO中提供的单张图像像素网络参考了下面这篇文章 https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 该网络模型主要分为两个部分 特征重建网络,实现从低分辨率到高分辨率的像素重建 getTensorDesc().getDims()[2]; const int w = output->getTensorDesc().getDims()[3]; // 获得输出的像素图像

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