然后我们介绍一种新的超像素算法，简单的线性迭代聚类（SLIC），它采用k均值聚类方法高效地生成超像素。...为了解决这个问题，我们提出了一种新的超像素算法：简单线性迭代聚类（SLIC），它采用kmeans聚类以类似于[30]的方式生成超像素。...简单线性迭代聚类（SLIC）采用K均值算法生成超像素，相较与其他算法具有两个重要的区别： 1）通过将搜索空间限制为与超像素大小成比例的区域，显着地减少了优化中的距离计算的数量。...SLIC类似于[30]中描述的用于深度估计的预处理步骤的方法，其没有在超像素方向进行研究。 A.算法 SLIC使用简单易懂。默认情况下，算法的唯一参数是k，其含义是大小大致相等的超像素的个数。...算法1中总结了整个算法。 B.距离测量 图3：为视频序列计算的SLIC超体元。（顶部）短波的短视频序列所产生的帧。（左下）包含视频的卷。最后一帧出现在卷的顶部。
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。目前常用的超像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。 超像素算法的优秀属性： 超像素应当良好地粘附到图像边界。...SLIC 线性迭代聚类（SLIC）超像素算法，它采用k均值聚类方法高效地生成超像素。...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，也可以直接扩展到超体元生成。...SLIC利用了简单的聚类（贪婪）算法，初始时，每一个聚类的中心被平均的分布在图像中，而超像素的个数，可以基本由这些中心点来决定。每一步迭代，种子像素合并周围的像素，形成超像素。...算法 初始化 默认情况下，算法的唯一参数是k，其含义是大小大致相等的超像素的个数。
它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超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。...其中，SLIC（simple linear iterativeclustering），即 简单线性迭代聚类 。...它是2010年提出的一种思想简单、实现方便的算法，将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。...相比其他的超像素分割方法，SLIC在运行速度、生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。 效果图 经过观察发现，在迭代至第10轮后，分割效果基本不再发生变化。 原图 ?...原代码出处：SLIC算法分割超像素原理及Python实现 import math from skimage import io, color import numpy as np from tqdm import
=slic(img,n_segments=250,compactness=10,sigma=1)#slic分割 print('SLIC number of segments: {}'.format(len...) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() SLIC number of segments: 213 算法：简单线性迭代聚类（Slic，simple linear...iterativeclustering）算法是将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。...SLIC算法生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超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。如果要得到良好的效果，那么必须在Lab颜色空间中执行该算法。...该算法发展迅速，并且得到了广泛的应用。 注意：紧密度参数（compactness）权衡颜色相似度和接近度，而n_segment参数选择k均值的中心数。
超像素经典的算法SLIC就属于上述1%的一员，他有论文的介绍原理性的东西，有数学公式的推导，有和其他算法的比较数据，更重要的是他还有和论文完全对应的参考代码，而且有C++、matlab以及GPU版本，可以说是非常有良心的一篇论文...你在网络上搜索，包括github上，可以找到一些相关的用SLIC做图像分割的代码，而百度上所搜SLIC也能找到一些博客园或者CSDN的博客的介绍，不过大部分都停留在对源代码的解释上。 ...在我的博文 颜色空间系列2: RGB和CIELAB颜色空间的转换及优化算法 中，提出了一种快速算法，可以无任何浮点计算快速的将RGB转换到和原图占用内存一样大小的内存空间中，而后续的编码也证明这种转换的精度损失对于结果的影响是完全在可以接受的范围内的...迭代计算聚类中心是本算法的核心，而迭代的核心就是计算距离，因为SLIC的聚类的数据源是LAB和XY的综合体，而LAB和XY各自的取值范围不同，如果直接采用欧式距离计算，则会产生非常混乱的效果，因此，作者提出了如下的计算公式...DEMO下载地址：http://files.cnblogs.com/files/Imageshop/Slic.rar ?
它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超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。...它是2010年提出的一种思想简单、实现方便的算法，将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。...SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超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。...4）相比其他的超像素分割方法，SLIC在运行速度、生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。 在介绍SLIC之前，插播一下Lab颜色空间的介绍。...和标准的k-means在整张图中搜索不同，SLIC的搜索范围限制为2S*2S，可以加速算法收敛，如下图。在此注意一点：期望的超像素尺寸为S*S，但是搜索的范围是2S*2S。 ? 4. 距离度量。
and extracting regions using superpixels》，作者把样本中超像素级的特征通过k-means聚类为超像素级词袋，最后又结合了SVM对难分类样本进一步分类，该文章的算法框图如下...算法流程如下： ? 算法流程图 1. 作者先计算像素级的常用的特征：binary mask（二值化掩膜，通过帧差得到），以及optical flow。...在这里就体现出SLIC方法的优点了，分割结果比较紧凑而且大小相差不大，所以邻域关系相对于其他的超像素分割方法依然保持的比较好。 4.
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。目前常用的超像素分割算法有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 超像素分割 SLIC 算法 利用opencv中ximgproc类下的子类SuperpixelSLIC实现。...slic.iterate(10) #迭代次数，越大效果越好 mask_slic = slic.getLabelContourMask() #获取Mask，超像素边缘Mask==1 label_slic...= slic.getLabels() #获取超像素标签 number_slic = slic.getNumberOfSuperpixels() #获取超像素数目 mask_inv_slic...= cv2.bitwise_not(mask_slic) img_slic = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask_inv_slic) #在原图上绘制超像素边界
； 【手撕算法】K-means算法实现主题色提取 再有就是区域生长这类的； 【手撕算法】基于队列实现的区域增长分割算法 以及分水岭算法，分水岭算法代码写好有一段时间了，但实在不知道文章咋写...就再放放吧...；最后就是超像素分割了，超像素分割有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。...和标准的k-means在整张图中搜索不同，SLIC的搜索范围限制为2S2S，可以加速算法收敛，如下图。在此注意一点：期望的超像素尺寸为SS，但是搜索的范围是2S*2S。 距离度量。...伪算法描述 程序介绍 程序声明了一个SLIC算法类，类的具体程序太长了，就不贴了。...超像素算法 SLIC slic; slic.generate_superpixels(&lab_image, step, nc); slic.create_connectivity(&lab_image
SLIC超像素分割详解（二） 网站http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels给出了SLIC的代码。...图2：SLIC超像素分割结果，蓝色的点表示最终超像素的种子点。
超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超像素算法中，基于k均值的局部版本对图像区域进行分组。...使用OpenCV和Python标记超像素色彩 在接下来的部分中，我们将学习如何应用SLIC算法从输入图像中提取超像素。...SLIC的超像素展示了将图像分解成不同数量的超像素的例子。这个参数很有趣(因为它控制你的超像素的粒度级别)。但是，我们将使用默认值100。值越小，超像素越少，超像素越大，从而使算法运行得更快。...指定slic_zero=True表示我们希望使用SLIC的零参数版本，它是对原始算法的扩展，不需要我们手动调优算法的参数。在脚本的其余部分中，我们将超像素称为片段。...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超像素。 然后我们访问每个单独的超像素并应用我们的色彩度量。
skimage import graph, data, io, segmentation, color from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic...count']) img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("img",img) labels=segmentation.slic...(img,compactness=30,n_segments=400)#slic分割 labels=labels+1 regions=regionprops(labels) label_rgb1=color.label2rgb...Region Adjacency Graph number of segments: 1183 Region Adjacency Graph number of segments: 157 算法...首先，使用Slic算法对输入图像进行分割，得到区域标签 构造区域邻接图，并逐步合并颜色相似的过度分割区域 合并两个相邻区域将生成一个新区域，其中包含合并区域中的所有像素 不断合并区域，直到没有高度相似的区域对存在为止
今年我们会针对经典RLHF算法存在的不稳定，成本高，效率低等问题讨论一些新的方案。不熟悉RLHF的同学建议先看这里哦解密Prompt7....偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析RLHF算法当前存在的一些问题有RL的偏好样本的人工标注成本太高，效率低，容易存在标注偏好不一致的问题RLHF属于online...下面我们来看如何使用SLiC来对齐人类偏好SLiC-HF偏好样本首先SLiC-HF用的是offline的训练方案，所以先说下偏好样本是如何构建的。...我们和SLiC-HF做下对比，首先SLiC是hinge-loss（maximum-margin），DPO不是。...其一是RRHF使用了长度归一化的序列概率来表征偏好，SLiC直接使用了解码概率其二是SLiC使用了Hinge-Loss，而RRHF是直接拟合正负样本的概率差其三是正负样本的构建方案，SLiC是基于SFT
序列可能性校准 (Sequence Likelihood Calibration, SLiC): Zhao et al. (2023) 提出了SLiC作为一种替代RLHF的方法，Liu et al. (...2023) 对SLiC损失进行了改进，通过与参考策略的概率进行归一化。...实验算法： 比较了以下算法：RL（regularised policy gradient）、IPO、DPO、SLiC、Nash-MD和IPO-MD。...算法使用学习到的奖励模型rϕ（对于RLHF）或偏好模型pϕ（对于IPO、DPO、SLiC、Nash-MD和IPO-MD）。...实验验证： 论文通过在文章摘要任务上的实验比较了在线IPO、IPO-MD与其他基线算法（如DPO和SLiC）的性能。
用 原文链接:http://advdbg.org/blogs/advdbg_system/articles/784.aspx
在本文中，我们结合监督算法和无监督算法来处理分割过程。 ? scikit-image 库中可用的一些分割算法 监督分割算法：一些可能来自人类输入的先验知识被用来指导算法。...下面是两个无监督分割算法： SLIC（简单线性迭代聚类） SLIC 算法实际上使用了一种叫做 k-means 的机器学习算法。它接收图像的所有像素值，并尝试将它们分离到给定数量的子区域中。...SLIC 是处理彩色图像的，所以我们将使用原始图像。...image_slic = seg.slic(image,n_segments=155) 我们所做的只是将图像的每个子图像或子区域像素设置为该区域像素的平均值。...np.unique(image_felzenszwalb).size 3368 现在让我们使用区域像素平均值对它们重新着色，就像我们在 SLIC 算法中所做的那样。
但传统的超像素分割算法由于其数学上的不可微，使得其无法被集成到现今流行的深度神经网络框架进行端到端训练。...实验证明SSN算法不仅在超像素分割任务上优于传统的分割算法，而且改进了图像语义分割和光流估计。SSNs可以非常容易地集成到downstream类型的神经网络。 以下为该算法官方视频介绍： ?...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模型生成超像素。上图展示了两个用于指定任务的超像素分割，即语义分割和光流估计。...Superpixel Sampling Network的关键是可微的SLIC算法，下图展示了分割示例和算法流程 ? 整体网络架 ?...将SSN集成到DeepLab语义分割算法的bilateral inception(BI)网络，获得了显著的性能提升。 ?
import cv2 import numpy as np from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, quickshift, watershed...result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() Compact watershed segmentation number of segments: 256 算法...：分水岭算法（Compact watershed segmentation）计算图像中已给定标记浸没的分水岭的各集水盆，并将像素分配到标记的集水盆中。...该算法需要灰度梯度图像作为输入（将图像视为地表面），其中高亮像素表示区域之间的边界（形成高峰）。从给定的标志开始，然后这个地表面被浸没，直到不同的集水盆在山峰汇合。...正如在SLIC中所做的那样，还有一个额外的紧密度参数，它使得标记难以浸没较远的像素。紧密度值越高，集水区域的形状越规则。
在本文中, 我们会结合监督算法和无监督算法来学习分割处理。 ? scikit-image库里有一些能用的分割算法 监督分割：一般要一些由人输入的先验知识，用于引导算法。 无监督分割：无需先验知识。...我们来看看两个这样的算法： SLIC(简单线性迭代聚类) SLIC算法实际上使用了称为K-Means的机器学习算法。它接收图像的所有像素值并尝试将它们分离到给定数量的子区域中。请阅读参考文档。...SLIC是需要RGB图来工作的，因此我们将使用原始图像。...image_slic = seg.slic(image,n_segments=155) 我们所做的只是将我们找到的每个子图像或子区域设置为该区域的平均值，使其看起来不像是随机分配的颜色拼凑而成，更像是已经分解为区域的图像有点类似...np.unique(image_felzenszwalb).size 3368 现在让我们使用区域平均值重新着色它们，就像我们在SLIC算法中所做的那样。
基于像素聚类的代表方法有K-means（K均值），谱聚类，Meanshift和SLIC等。...4、SLIC[7] SLIC（simple linear iterativeclustering），是Achanta 等人2010年提出的一种思想简单、实现方便的算法，将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和...SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超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 算法的实质是将K-means 算法用于超像素聚类,众所周知，K-means 算法的时间复杂度为O(NKI),其中, N 是图像的像素数,K 是聚类数, I 是迭代次数....（4）对种子点周围 2S*2S的方形区域内的所有像素点计算距离度量（计算方法在后文），对于K-means算法是计算整张图的所有像素点，而SLIC得计算范围是2S*2S，所以SLIC算法收敛速度很快。
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
