近年来，许多学者将其应用到图像和视频分割中，取得了很好的效果。本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术，以及图切算法在交互式图像分割中的应用。...只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此对图像分割方法的研究具有十分重要的意义。...典型的交互手段包括用一把画刷在前景和背景处各画几笔（如[1][4]等）以及在前景的周围画一个方框（如[2]）等。 基于图切算法的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。...该类方法将图像映射为赋权无向图，把像素视作节点，利用最小切割得到图像的最佳分割。 2.几种改进算法 Graph Cut[1]算法是一种直接基于图切算法的图像分割技术。...=comMask.cols ) binMask.create( comMask.size(), CV_8UC1 ); binMask = comMask & 1; //得到mask的最低位,实际上是只保留确定的或者有可能的前景点当做
One cut in grabcut（grabcut算法的非迭代实现？） 本文针对交互式图像分割中的图割算法，主要想翻译一篇英文文献。不足之处请大家指正。 ...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。...），而实验结果表明，对于图像比较复杂的图像如果我们使用足够过的辅助节点也能得到较好的效果：一次分割时间大概一秒以内，在图割里面算很快的了。...，可以看成高级形式的一致性标号，提出了一种简单的图建立方法，避免将问题陷入np难，并且论文通过实验发现l1距离能够更好的分离颜色信息。...下面是我写了一些注释的代码：（对原来部分代码做了修改，没改算法，改的输入输出） 配置好OpenCV就直接能用，效果非常好，甚至可以直接集成到app里面去。
原理 每个像素视作二维平面上的节点，虚拟源、目标节点 S, T，图边分为两类，虚拟节点和每个图像像素的边，每个图像像素与其周围像素也有边连接，两种边权重定义如图： 其中： 图片 将图像中所有像素...当 p,q 为两个相似像素时，边的权值很大，为了使得到的能量函数最小，因此该边不适合作为割边，因此符合逻辑。...p ∈ B，即 p 是 B 集合中的点，是交互式方法给定的背景像素点，这里我们可以认为这个点就是背景点，本文将背景种子点与前景 S 的边的权值设为0，可认为这个边权值是最小的，是可以作为割边的，事实上，...图的构造已经完全确定。我们通过对图的最小割确定图像中背景与前景的边界。...使用Graph Cut 算法时，给定需要分割的图像，在图像中定义前景像素区域，定义背景像素区域，至此形成了图，可以按照最小割的路径得到图像的分割结果。
割边：如果删除某条边，图不再连通。 如何求割边呢？只需要将求割点的算法修改一个符号就可以。只需将low[v]>=num[u]改为low[v]>num[u]，取消一个等号即可。...low[v]>=num[u]代表的是点v是不可能在不经过父节点u而回到祖先（包括父亲）的，所以顶点u是割点。 ...倘若顶点v不能回到祖先，也没有 另外一条路能回到父亲，那么u-v这条边就是割边 #include using namespace std; const int maxn=...int n,m,e[maxn][maxn]; int root,num[maxn],low[maxn],flag[maxn],index; void dfs(int cur,int father)//割点算法核心...=father)//已经访问但是 这个点不是cur的父亲， //则说明此时的i为cur的祖先，因此需要更新当前结点cur能访问到的最早结点 {
我的方法是对顶点v再进行一次深度优先遍历，但此次遍历不允许经过顶点u，看看能否回到祖先，如果不能回到祖先说明顶点u是割点。 ...low[i]来记录每个顶点在不经过父顶点时，能够回到的最小时间戳。 代码是用邻接矩阵来存储图的，复杂度O(N^2)，边的处理就需要O(N^2)。这样写是为了突出割点部分。...int n,m,e[maxn][maxn]; int root,num[maxn],low[maxn],flag[maxn],index; void dfs(int cur,int father)//割点算法核心...=root&&low[i]>=num[cur]) flag[cur]=1; //当前结点不是根结点，满足low[i]>=num[cur]，cur为割点 if(cur==root&&...child>=2) flag[cur]=1;//当前结点是根节点，则必须有两个儿子才是割点 } else if(i!
鉴于图割方法的明显优势，白雪冰及其团队采用Graph Cuts算法和Grab Cut算法分别对木材表面的单目标和多目标缺陷图像进行分割试验，以总结传统图割方法的不足和改进算法的优点。...1 图割算法 1.1 Graph Cuts 算法的原理 图割(Graph Cuts)交互式图像分割算法是一种基于图论的组合最优化方法，其基础是最大流算法，将图像分割问题转化成能量函数的最小化问题，通过最小化能量函数...对于RGB空间上的彩色图像，吉布斯(Gibbs)能量函数为： 式中:E为能量；U代表数据项； V代表光滑项； α代表不透明度； θ代表图像目标和背景的灰度直方图； z代表图像灰度值数值。...Windows 7 with SP1，编程软件为Visual Studio 2010 C＋＋，OpenCV库。...3) 多死节缺陷分割试验(图15)：由图15可见， Grab Cut算法能将木材表面的每一个死节缺陷都分割出来，且分割轮廓曲线完整，但是右下角死节缺陷的轮廓上存在少量过分割噪点，分割时间为11.634s
本博客参考了李煜东的《算法竞赛进阶指南》，大家要是觉得这篇文章写的不错请大家支持正版。豆瓣图书 我在之前的博客中讲解了搜索序时间戳，这次我们讲讲追溯值的概念。...追溯值： 设subtree（x）表示搜索树中，以X为根的子树。low[x]定义为一下节点的时间戳最小值： 1.subtree（x）中的节点。 ...2.通过1条不在搜素树上的边，能够到达subtree（x）的节点。 ? ? 以上图为例。为了叙述简便，我们用时间戳代替节点编号。subtree（2）={2，3，4，5}。...根据定义拉算的话，首先应该让low[x]=dfn[x]，然后考虑从x出发的每条边（x，y）; 若在搜素树上x是y 的父节点，则令low[x]=min（low[x],low[y])....该图中写出了追溯值的 图。 ? 割边的判定法则： 无向边x---y如果是桥，当且仅当搜索树上存在x的存在y满足 dfn[x]<low[y],说明从y出发不可能通过非搜索树边回到x。
举一个例子，我想要把一张图片中的某一个东西抠出来。如下图：?step1：加载图片，转成灰度图。...image = cv2.imread("353.jpg") //opencv 中载入图片gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。...step3：去除图像上的噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像（9 x 9内核）,这将有助于平滑图像中的高频噪声。低通滤波器的目标是降低图像的变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素的均值。...cv2.findContours()函数第一个参数是要检索的图片，必须是为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图，我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值图...我们把list排序，点最多的那个轮廓就是我们要找的昆虫的轮廓。 OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
1、扩图 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('Test2.jpg',1) width=img.shape[0] height=img.shape[
本博客参考了李煜东的《算法竞赛进阶指南》，大家要是觉得这篇文章写的不错请大家支持正版。豆瓣图书 我在之前的博客中讲解了搜索序时间戳，这次我们讲讲追溯值的概念。...追溯值： 设subtree（x）表示搜索树中，以X为根的子树。low[x]定义为一下节点的时间戳最小值： 1.subtree（x）中的节点。 ...2.通过1条不在搜素树上的边，能够到达subtree（x）的节点。 ? ? 以上图为例。为了叙述简便，我们用时间戳代替节点编号。subtree（2）={2，3，4，5}。...该图中写出了追溯值的图。 ?...割点判定法则： 若X不是Y的搜素树的根节点（深度遍历的起点），则x是割点当且仅当搜索树上存在X的一个子节点Y，满足： dfn[x]<=low[y] 特别地，若x是搜索树的根节点，则x是割点当且仅当搜索树上存在至少两个子节点
这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。 01.安装OpenCV 首先，您需要安装OpenCV库。如果已经安装了pip，则可以通过运行以下命令来完成。.... >> import cv2 >> cv2.saliency 02.静态显著性检测 有很多种检测显着性的方法。在OpenCV中，为显着性检测提供的算法分为三类： 显着图 我们将讨论静态显着性。...03.光谱残留 该算法分析了输入图像的对数谱，提取了图像在光谱域中的光谱残差，并提出了一种构造显着图的快速方法，该显着图建议了原型物体的位置。 相似性意味着冗余。...我们认为，频谱中的统计奇异性可能是图像中出现异常对象的异常区域的原因。 而且，如果绘制显著图，我们可以得到下面的输出图像。...中心神经节细胞和中心神经节细胞及其在视觉显着性计算模型上的近似值 在我们的示例中，通过使用积分图像有效地实现中心圆度差，演示了一种以原始图像分辨率实时生成视觉显着性的细粒度特征图的方法。
OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。...在移动端上使用 OpenCV 可以完成一系列图像处理的工作。 二. OpenCV 在 Android 上的配置 我在项目中使用的 OpenCV 版本是 4.x。...在 Android Studio 中创建一个 Library，将官网下载的 OpenCV 导入后，就可以直接调用 OpenCV 中 Java 类的方法。...因为 OpenCV 有自己的优势，借助它可以定位到二维码的位置，一般识别不到二维码的内容大多是因为找不到它的位置。要是能够找到位置，就可以快速识别二维码的内容。...(手机回收机是一个触摸屏设备，可以通过 Android 系统来操作内部的硬件设备。) 我们事先拍一张回收机内没有物体的图作为基准图像，等到需要判断是否存在物体时再拍一张图片。
本文来自于AR领域最著名的学术会议ISMAR，结合了之前介绍过的图割理论。 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。...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。...现有的方法要么建立在间接 SLAM 上，要么建立在直接 SLAM上，但两者都面临着前面提到的挑战。...最后作者进行了详尽的实验，并总结了在单目和 RGB-D 设置下对各种室内数据集的综合评估。 图1 顺序图割 RANSAC实现鲁棒的分段平面重建（PPR）。...这也是作者在这项工作中引入图割方法的原因，可以将其视为实例分割的后处理步骤。 图3 PlaneSegNet 和 PlaneRCNN 在数据集 TUM RGB-D上的分割结果比较。
下面我们介绍今天的主角——OpenCV ?...OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个使用 C/C++ 开发的开源的跨平台的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法，...OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...OpenCV 还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。 ?...OpenCV 支持的主要图像格式有： Windowsbitmaps（*.bmp、*dib）； Portableimage formats（*.pbm、*.pgm、*.ppm）； Sunrasters（*
简单起见，我们先说如何求一个图的边连通度lamda(G)。（基于无向图考虑） 对于图G，设u，v是图G上的两个顶点，定义r（u，v）为删除最少的边，使得u到v之间没有通路。...这显然代价太高，而事实上，我们也不必遍历所有点对。 ? 如图所示，设S为图G的最小割集，那么lamda（G）=|S|。...一个图有割点，当且仅当这个图的点连通度为1，则割点集合的唯一元素被称为割点(cut point)，又叫关节点(articulationpoint)。一个图可能有多个割点。...对于点双连通分量，实际上在求割点的过程中就能顺便把每个点双连通分支求量。建立 一个栈，存储当前双连通分量，在搜索图时，每找到一条树枝边或后向边（非横叉边），就 把这条边加入栈中。...对于点双连通分支,实际上在求割点的过程中就能顺便把每个点双连通分支求出。建立一个栈,存储当前双连通分支,在搜索图时,每找到一条树枝边或后向边(非横叉边),就把这条边加入栈中。
转换之后直线仍然保持笔直，要找到这个变换矩阵，需要输入图像上的 4 个点和输出图像上的对应点。在这 4 个点中，有 3 个不应该共线。...平滑处理的用途：常见是用来减少图像上的噪点或失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是很好用的方法。...它通常在二进制图像上执行。...闭运算 先膨胀后腐蚀，它在去除前景对象内部的小洞或对象上的小黑点时非常有用。...形态学梯度 膨胀图与腐蚀图之差，保留物体的边缘轮廓 # 例程 1 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread(".
谢谢！
积分图是一种允许子区域快速求和的数据结构，本文记录 OpenCV 图像分析中的 积分图 相关内容。...积分图 使用积分图是数字图像处理中常用的一种方法，通常能够很大程度的加速计算过程，比如均值滤波，非局部均值滤波，以及Harr计算等。...实际计算积分图的时候，为了提高计算效率，通常不会对每一个像素点都重新计算矩形区域包含的所有元素值之和，而是利用相邻点的积分值实现快速计算，如下图所示，点(x,y)的积分值可以使用点(x-1,y)与点(x...OpenCV 实现 通过 OpenCV 的cv2.integral()函数，你可以轻松地计算积分图。 OpenCV支持积分图的三种变体，分别是总和、平方求和以及倾斜求和。...对旋转了45度的图像进行积分 $(W+1)\times (H+1)$，int32 或 float32 float64 格式 sdepth 正常图和倾斜图的积分图输出深度, cv2.CV_32S, cv2
1、加法运算 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。...OpenCV功能将提供更好的结果。因此，始终最好坚持使用OpenCV功能。 2、图像融合 这也是图像加法，但是对图像赋予不同的权重，以使其具有融合或透明的感觉。...它们在提取图像的任何部分、定义和处理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我们将看到一个例子，如何改变一个图像的特定区域。 我想把 OpenCV 的标志放在一个图像上面。...如果我混合它，我得到一个透明的效果。但我希望它是不透明的。如果是一个矩形区域，我可以使用 ROI，就像我们在上一章中所做的那样。但是 OpenCV 的 logo 不是长方形的。...所以你可以使用如下的按位操作来实现: 我想在图像上方放置OpenCV徽标。如果添加两个图像，它将改变颜色。如果混合它，我将获得透明效果。但我希望它不透明。如果是矩形区域，则可以像上一章一样使用ROI。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
