进行了一段时间的论文学习后，现在下载了一些代码，准备从OpenCV跟matlab两个方面着手搭建自己的图像分割平台，计划耗时一个月左右的时间！
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
木材表面缺陷不利于木材的加工利用，降低木制品的品质，影响生产企业的经济效益，因此木材表面缺陷的图像检测技术越来越受重视。而采用图像处理方法进行木材表面缺陷检测，是实现木材表面缺陷自动检测、提高企业生产效率的必由之路。
这是博主近期看到的效果最好，实现最简单，运算时间最短的交互式图割算法，而且由于是发明图割算法实验室原班人马的文章和代码，所以非常值得研究。
1996 年， 美国计算机科学家 David R Karger 连同其他研究者在论文《 A new approach to the minimum cut problem》中提出了一个令人惊讶的随机算法 Karger 算法，其在理论计算机科学中非常重要，尤其适用于大规模图的近似最小割问题。
动态因果图知识表达模型，简称因果图，是一种以概率论为理论基础的知识表达推理模型，与信度网(Belief Network)一样，属于基于不确定性的推理算法研究领域。不确定性知识表达和推理通常可分为两类：
立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。
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之前的一个学习一直在看图像分割的部分内容，基于交互的图像分割基本都是用图割的算法，全自动的图割算法也有最小生成树的改进算法。
【转载请注明来源和作者】 你有没有经常看到网上有种帖子，叫做“大神帮忙p个图”，“大神帮忙p个背景"? 这种你在网上一搜可以搜出成千上万条： 可见大家对这种把感兴趣的部分从图中抠出来的应用技术很感兴趣
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】中科大王杰教授团队联合华为诺亚提出分层序列模型，AI驱动数学规划求解器，大幅提升求解效率！ 数学规划求解器因其重要性和通用性，被誉为运筹优化领域的「光刻机」。 其中，混合整数线性规划 (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) 是数学规划求解器的关键组件，可建模大量实际应用，如工业排产，物流调度，芯片设计，路径规划，金融投资等重大领域。 近期，中科大 MIRA Lab 王杰教授团队和华为诺亚方舟实验室联合
关注深度学习、神经网络最近几年发展的朋友一定知道，现在图像的语义分割等技术最近几年发展非常迅猛，最典型的就是像Mask R-CNN这样的神作，可以非常精准的从图像中分割出不同的物体。
大家好，这里是网络技术联盟站wljslmz。
哇对偶图真的是个好东西， 昨天考NOI2010的时候前两道很快做完了， 看着t3发呆了1个多小时， 啥也想不出来. 看着网格图突然想到听说bzoj1001狼抓兔子可以用对偶图求解. 对偶图是啥我也不知道， 听说把面看成点， 连边后跑一边最短路就可以了. 但是当时想到这个突然发现自己不会建对偶图， 看时间还有一个多小时， 于是建了8种可能的图， 每一个都跑一遍spfa， 发现有一个可以过样例， 手动模拟一下觉得这种建图没错， 就交上去了. 没想到居然还对了， 哈哈NOI2010我居然290(spfa被卡了一个点)， 心中狂喜， 但是一想到t1做过， t3蒙对也就不敢说什么了， 而且这是10年的题了， 时代在进步啊…
当然，还有不少最近刚入行的网工朋友来俱乐部留言，表示对割接的整个流程，一知半解，学校没教，实操经验又少。
缘起 Tom 在一家蛋糕厂工作，他想知道工厂的蛋糕切割机的切割过程将蛋糕切成了几块. 你能帮帮他吗? poj 1371 Tin Cutter 分析 在一家锡罐头切割厂有一个切锡板的机器，该机器有一块异
在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间的线之前，是无法分割风筝和人的）。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效，没法靠它来分割桌上的碗和杯子。也就是说，上述算法更关注能不能分割，除此之外，我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题。也就是说，有没有哪种方法，可以在一个点不多，一个点不少的情况下，把目标和“其他”分开。
刷了一天最大流的题，都快刷晕了，， 简单总结几个模型吧。 大部分内容来自学姐的PPT 拆点 一个非常有用的思想 限流 将对点的限制转化为对边的限制 点的合并 这个还没看到 最小割 最小割==最大流 一条增广路中，必有一条边满流，满流的流量即为这条增广路的流量，那么删除满流的这条边即可阻断一条增广路。删去一些边使源汇不连通即阻断所有的增广路，代价之和即为最大流。 最大流=最小割 你能想到什么？ 大与小的转换 留下最多与拿走最少的转换 最大收益与最小损失的转换 选最优与不选最差的转换 什么时候转换？
参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达，比如参数曲面F(u,v)。所以一般叫的三维曲面本质上是二维的，它所嵌入的空间是三维的。凡是能通过F(u,v)来表达的曲面都是参数曲面，比如NURBS曲面。对于三角网格，如果能把它与参数平面建立一一映射，那么它也就被参数化了，这个映射就是UV展开。如下图所示，左图是右边网格在参数平面上的展开，这样每个顶点都有了一个uv参数值，这也被称为纹理坐标。
好了，接下来我要做一个实际的深度学习图像分割的小项目，项目内容是从一堆拍摄海面的图片中将白浪花分割出来，这个项目的分割只对白浪花感兴趣，所以最后应该是01分割，非黑即白。目前收到800G左右的数据，视频格式，每段大约50分钟。首先要做的就是从这些视频中把每一帧的图片导出来，变成图片。
最近想要找点新的点子来优化之前看到的一些立体匹配论文，我之前一直是用图割做立体匹配，刚开始时候用图割做图像分割，后来发现这块都被人做烂了，继续往下看发现图割还能搞立体匹配，效果也挺好。但是后面发现掉大坑里面了。
随着3D扫描技术的进步，如何将点云的前景和背景正确分离成为点云处理的一个具有挑战性的问题。具体来说，就是给定一个对象位置的估计，目标是识别属于该对象的那些点，并将它们与背景点分开。除了将前景与背景分离的基本任务外，分割还有助于定位、分类和特征提取。根据人类视觉感知的原理，一个典型的2D图像的图割问题如图1所示。
一提到网络割接，很多弱电通信朋友都避而远之，这项目不是谁都愿意做的，为啥呢？临晨一两点才能开工，还要拿出十倍的细心才能把活干好，本期弱电行业网和大家一起来了解下，什么是网络割接。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51531333， 来自： shiter编写程序的艺术
当然，这完全也可以通过影视特效来完成——如果有一种技术能够用少量的素材创造出宏大的人群场景，那就可以满足需求，但前提是要非常逼真，天衣无缝。
我们的地球是圆的，而我们的纸张是平面。为了将地球绘制在平面纸张上，我们需要将地球表面投影到平面上。地图投影的实质是建立空间地理坐标和平面直角坐标关系的过程。
基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来进行分割的。边缘通常表示图像中不同区域之间的分界线。在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。
前言 时间来到6月，又是一年高考时。 几年之前是坐在教室怀念高考，现在是上班敲着代码怀念学生时代。 正文 1、Lakes in Berland 题目链接 ** 题目大意：** 给出n行m列的cell，每个cell与其上下左右联通； cell为*表示陆地，为.表示水，n*m的cell之外是海洋； 被陆地围起来，并且没有和海洋连接的区域称为湖； 现在要求把某些cell从.改成，使得图只有k个湖；（题目给出的图，有不小于k个湖），并且修改的点最少； 输出最少的修改点数，再输出修改之后nm的cell
作者提出了一种语义平面 SLAM 系统，该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器，但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中，几何模型估计问题，例如单应性估计和分段平面重建（piece-wise planar reconstruction，PPR），通常由标准（贪婪）RANSAC解决。然而，在缺乏场景信息（即尺度）的情况下，设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中，作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型（单应性/3D平面），即图割优化，这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外，作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略，并完成了对各种开源数据集的综合评估。
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。
计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。
对于每一个平面图， 都有与其相对应的对偶图. 我们假设上面的例图是图G， 与其对应的对偶图G*， 那么对于G*来说， G*上面的每一个点， 对应的是G里面的每一个面. 比如说下面就是G*.
导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
世界大地测量系统（World geodetic system，简称WGS）是指1960年以来， 由美国国防制图局（DMA）建立的四个世界大地测量系统（WGS60、WGS66、WGS72和WGS84）的统称
ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文： 1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题 2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——
想当年，大学的时候。同学们进进出出图书馆，手里揣着的都是什么微积分，明朝那些事儿之类的书。而我几年下来，全是adobe photoshop，adobe premiere，adobe after effects，adobe flash，总之就是adobe全家桶。别人在网吧打游戏，我经常鼓捣七八个小时的绘声绘影，premiere，nero等等。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向，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。
FTA：源自结果，从不希望发生的顶事件（上级事件）向原因方面（下级事件）做树形图分解，自上而下。
量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。
Graph Cut 最常用的应用为图像前景、背景分割，本文记录其在图像去噪的应用思路。 简介 Graph Cut 的核心是设置合理的能量函数，将能量函数映射到图模型中，依照最大流最小割算法寻找节点能量最小的二分类结果。 在去噪应用中，也是类似的路数，只是框架仍在二分类中，只能解决二分类的去噪问题。 问题描述 待去噪的二值图像 Y: 📷 图像中噪声很多，我们想要保持图像信息、同时图像尽量平滑。 假设完成去噪的图像 X，需要像 Y ，又要平滑: 📷 如果像素数量为 n，那么总共的解空间大小为 2^n， NP
图论发源于十八世纪, 最早主要研究一些游戏问题: 如哥尼斯堡七桥问题, 迷宫问题和博弈问题等. 计算机出现以后, 图论得到了长足的发展, 至今仍然活跃在科研和实际应用的第一线, 如现在受到普遍关注的云计算, 大数据应用和深度学习等. 图论所讨论的图 (Graph) 与人们通常所熟悉的图 (如圆、椭圆、函数图表等) 是很不相同的.图论中的图是指某类具体离散事物集合和该集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型.
Dijkstra’s algorithm（迪杰斯特拉算法）是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。Dijkstra’s algorithm适用于没有负权边的有向或无向带权图。
中国联通聚焦“大联接、大计算、大数据、大应用、大安全”五大主责主业，全面升级了新一代的云计算平台“联通云”，形成了“安全可靠、云网一体、专属定制、经济实用、多云协同”的特色优势。为进一步提升联通云原生平台上所承载业务系统的高效性、连续性，联通数科云计算团队，历时5个月，圆满完成4大数据中心、9大可用区云原生网络架构演进工作，实现联通云原生平台技术架构的全面升级！
在刀路加工和拆电极的过程中，我们经常会遇到诸多的问题，容易出现很多的低级错误！今天给大家分享一下刀路加工和拆铜公的方法与注意事项！
割接的概念：如果网络在运行一段时间后，需要对网络进行改造、升级、迁移等变更，同时这些网络操作行为，又是发生在一个正在承载业务流量的网络上，那么这种行为，就称为割接。网络割接动作，可能是为了调整网络结构、新增或者替换网络设备、更换线路、更改设备配置或者其他针对网络的变更需求
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