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。
该范围限制了每个中心的计算区域，大大加速了 Kmeans 算法的运算速度 这种方法不仅减少了距离计算，而且使得SLIC的复杂性与超像素的数量无关
超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 超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
本文介绍了SLIC超像素分割算法，该算法是一种基于图像的局部特性进行分割的算法，能够生成较为均匀的超像素，具有较好的分割效果。具体实现包括初始化种子点、重新选择种子点、距离度量、迭代优化和增强连通性五个步骤。该算法在图像分割、目标识别等领域有较广泛的应用。
写完这篇，图像分割的传统方法就快全了，传统图像分割大体有基于阈值的，这类就没啥算法可以写，所以直接略过了；然后就是K-means这种聚类/分裂的，从几个点开始进行聚类分割，或者一张图不断分裂达到分割目的；
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
解密prompt24. RLHF新方案之训练策略：SLIC-HF & DPO & RRHF & RSO
Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk
摘要：确保语言模型的输出与人类偏好相一致，对于保证有用、安全和愉快的用户体验至关重要。因此，近来人们对人类对齐问题进行了广泛研究，并出现了一些方法，如人类反馈强化学习（RLHF）、直接策略优化（DPO）和序列似然校准（SLiC）。在本文中，我们有两方面的贡献。首先，我们展示了最近出现的两种配准方法，即身份策略优化（IPO）和纳什镜像下降（Nash-MD）之间的等价性。其次，我们引入了 IPO 的概括，命名为 IPO-MD，它利用了 Nash-MD 提出的正则化采样方法。这种等价性乍看起来可能令人惊讶，因为 IPO 是一种离线方法，而 Nash-MD 是一种使用偏好模型的在线方法。然而，如果我们考虑 IPO 的在线版本，即两代人都由在线策略采样并由训练有素的偏好模型注释，就可以证明这种等价性。利用这样的数据流优化 IPO 损失，就等同于通过自我博弈找到偏好模型的纳什均衡。基于这种等效性，我们引入了 IPO-MD 算法，该算法与一般的纳什-MD 算法类似，使用混合策略（介于在线策略和参考策略之间）生成数据。我们将在线 IPO 和 IPO-MD 与现有偏好数据损失的不同在线版本（如 DPO 和 SLiC）在总结任务上进行了比较。
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。
Region Adjacency Graph number of segments: 1183
计算机视觉中超像素指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的具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,用少量的超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。其已经广泛应用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用中。
超像素概念是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。
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。
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。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。
在上篇文章中提到了SLIC2.1，现在在这里解释一下：SLIC是bios中的一个区段，和微软的windows系统的OEM激活有关。而SLIC2.1对应的系统则是win7，SLIC所在的bios区段被称为SSDP。在硬刷激活方案中，需要硬刷进bios的便是这一部分。
Compact watershed segmentation number of segments: 256
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。
终结版总结： 包含19种OEM版本：，分别是Lenovo（联想），IBM（IBM），HP（惠普），Compaq（康柏），DELL（戴尔），ASUS（华硕），Acer（宏碁），BenQ（明基），Fujitsu（富士通），SAMSUNG（三星），SONY（索尼），TOSHIBA（东芝），NEC（NEC），LG（LG），FOUNDER（方正），TCL（梯西爱尔），HASEE（神舟电脑）,HEDY（七喜），Haier（海尔），另外再加硬件模拟的免激活版和MSDN原版（干净版本）。
在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。
📷 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage.segmentation import slic import numpy.matlib import random file_name='C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png'; img=io.imread(file_name) row,col,channel=img.shape #颜色映射 color_m
fmt.Printf("Student[%s,%d] \n", stu.name, stu.age)
现在这个社会发展的太快，到处都充斥着各种各样的资源，各种开源的平台，如github,codeproject,pudn等等，加上一些大型的官方的开源软件，基本上能找到各个类型的代码。很多初创业
算法：菲尔森茨瓦布（Fzlzenszwalb）图像分割是采用了一种基于图的分割方法。在基于图的方法中，将图像分割成片段的问题转化为在构建的图中找到一个连接的组件。同一组件中两个顶点之间的边的权重应相对较低，不同组件中顶点之间的边的权重应较高。算法的运行时间与图形边的数量呈近似线性关系，在实践中速度快。该算法保留了低变异性图像区域的细节，忽略了高变异性图像区域的细节，而且具有一个影响分割片段大小的单尺度参数。
在这篇文章中，我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说，我将讨论当前最先进的注释方法，它们的趋势和未来方向。 最后，我将简要介绍我们正在构建的注释软件，并对我们的公司进行一些简单叙述。
📷 from skimage.segmentation import slic,mark_boundaries from skimage import io import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 import time class Texture(object): def __init__(self,np_matarr,idx=0,flag=1,center_ptxy=(0,0),segments=None):
算法：快速移位图像分割算法（QuickShift）是一种与基于核均值漂移算法近似的二维图像分割算法，属于局部的（非参数）模式搜索算法系列（每个数据点关联到基础概率密度函数模式），QuickShift图像分割同时在多个尺度上计算分层分段并应用于由颜色空间和图像位置组成的五维空间中。dst=skimage.segmentation.quickshift(img, ratio, kernel_size, max_dist, return_tree, sigma, convert2lab, random_seed)
在图像算法中，无监督的过分割是一种广泛的预处理步骤，将图像分割成具有相似属性的像素区域，称之为超像素分割，该方法减少了之后后期算法计算的的成本，并且信息损失最小，本文提出的是一种新的过分割算法，该算利用点云体素关系生成具有空间一致性的过分割，而不是在三维点云映射或者投影到了二维空间中进行处理。论文是在已经校准的RGB_D相机的数据集上进行试验，并且与2D的处理速度相仿的条件下，保证了分割的高效。
3D 打印切片机（Slicer）通过生成 G 代码为你的 3D 打印机准备 3D 模型，G 代码是一种广泛使用的数控 (NC) 编程语言。
本文介绍NUC11+ESXi7.0U3g下如何完成群晖DSM 7.1.1-42962的安装
作者：Siddharth M翻译：王可汗校对：欧阳锦 本文约1300字，建议阅读6分钟本文教你如何利用LSTM网络预测股价走势，并对开盘和收盘价进行可视化。
各位小伙伴们，有没有发现PCL库中已经集成了太多我们想实现的算法或者功能呢？所以这里我们的学习小组已经开始针对PCL库中实现的算法进行剖析与论文解读，所以希望更多的小伙伴们参与进来，我们一起吃透PCL，希望有朝一日，我们可以自己更新PCL的库。欢迎私信或者联系邮箱：dianyunpcl@163.com
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。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
安妮薇，《摩登原始人》是一部首播于1960年的喜剧动画片。第一季在豆瓣上被2.2万用户打出8.7分的评价。
上次我们介绍了rasterio和arcgis来制作土地利用转移矩阵，这次我们就来看看envi是如何制作的吧。
文章作者来自ThoughtWorks：贺思聪 ，图片来自网络。 3D打印机已经买回来几个月了，基本上每天都要打印一些东西，期间遇到了很多的问题积累了很多的经验。虽然现在桌面级的3D打印也算是比较简单好用了，但要追求好一点的打印质量，还是得折腾。 1 打印校准 打印机的校准包括X、Y、Z和A、B（就是喷头）两个轴的校准。最重要的是XYAB，因为他们直接关系到打印的尺寸大小及表面质量。 Cura和Slic3r等工具导出的是GCODE格式。GCODE格式使用明文描述路径。Sailfish Firmwar
OpenCV 是用 C++ 在后端进行编程的，并作为一个机器学习包，来分析 Python 中的图像模式。
从10年左右开始从国内刮进了一股"创客"风,一直到到现在都经久不衰,今天就来科普一下什么是:什么是3D打印机.
此文是我发的一篇的准备工作，因为ESXi 6.7刚发布的原因，很多同学等着升级，故而先写了出来。原文如下：
昨天整理并推送了1467篇CVPR 2020论文合集和270篇代码开源的CVPR 2020论文项目，大家反映内容很赞，里面不仅提供了"授之以鱼"的下载资源，还提供了"授之以渔"的检索方法。
本期介绍一篇基于大规模点云的语义分割相关论文《Large-scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs》
近期的大量研究已经让我们看到了图神经网络模型（GNN）的强大潜力，很多研究团队都在不断改进和构建基础模块。但大多数研究使用的数据集都很小，如 Cora 和 TU。在这种情况下，即使是非图神经网络的性能也是可观的。如果进行进一步的比较，使用中等大小的数据集，图神经网络的优势才能显现出来。
图源：https://twitter.com/gaotianyu1350/status/1731651192026247435
Windows与Linux的双启动，一般使用Grub4Dos（以下简称Grub）来作双启动的工具。 自从使用Vista Loader来“软改”bios来激活Vista/Win7后，Grub的grldr就被占用了。虽然可以使用外置menus.lst来增加启动项，但这个grldr版本较旧，不支持ext3的启动，无法启动Linux。而且Vista Loader的grldr采用的是把重新编译的grldr切开两份，中间加上SLIC代码的方法制成，不能使用原装的grldr代替。 我一直在网上寻找通过grldr启动另一个grldr的例子，未果。只好保持Vista Loader的grldr不动，使用Vista/Win7的BootMgr来启动较新版本的原装grldr。 具体方法如下：
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