问题背景】zhx 用一个保险柜藏私房钱。【问题描述】zhx 有一个高级的保险柜，是一个使用激光穿过一个有几面镜子的矩形网格的光学封闭机械。当激光被激活后，从矩形网格的最上方一行的左侧水平射入。每当激光束击中一面镜子，/和\二者之一，就会以 45 度角被反射。如果激光束从矩形网格底部一行的右侧水平射出（见上图左） ，那么安全检测成功，保险箱打开。否则保险箱发出警报。保险箱有一面镜子丢失来防止激光束成
转载
2024-09-29 08:44:13
28阅读
目录一、什么是超像素？二、超像素具有哪些特点？三、Simple Linear Iterative Clustering (SLIC)算法实现步骤四、SLIC算法代码实现五、效果展示和分析六、基于超像素的边缘检测代码七、基于超像素的边缘检测效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项 一、什么是超像素？ 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，它是指具有相似纹理
转载
2024-02-03 11:31:11
226阅读
《超像素》 超像素是一种以聚类思想为初衷的方法，目的是为了对较大像素的图像进行区域划分，来帮助理解，本文介绍了一个开源项目在火灾检测场景使用超像素，比较巧妙，虽然效果不是很理想，但是提供了一个很好的思路。Key Words：超像素、火灾检测、OpenCV实现 Beijing, 2020作者：RaySue Code：https://github.com/tobybreckon/fire-detec
转载
2023-07-03 22:34:55
443阅读
原理 SILC（simple linear iterative clustering）是一种图像分割算法。默认情况下，该算法的唯一参数是k，约等于超像素尺寸的期望数量。对于CIELAB彩色空间的图像，在相隔S像素上采样得到初始聚类中心。为了产生大致相同尺寸的超像素，格点的距离是$S=\sqrt{N/k}$。中心需要被移到3x3领域内的最低梯度处，这样做是为了避免超像素中心在边缘和噪声点上。 接
转载
2023-06-09 23:02:39
356阅读
图像分割与超像素 在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。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。 在基于超像素的分类算法中，超像素产生是其中很重要的一步。每一种超像素算法都有其特有的优
转载
2023-06-20 10:13:57
442阅读
学习目标掌握超像素分割的原理、超像素分割方法的推导过程以及实现方法1.1 超像素超像素是指将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成某一个像素块，结合超像素的思想，这样可以使少量的像素块代替原本大量的像素。 目前超像素广泛应用于图像分割、目标识别等领域。1.2 SLICSLIC（Simple Linear IterativeClustering，简单线性迭代聚类)是超像素分割中使用比较多的方
转载
2023-09-09 08:51:15
600阅读
# 使用 PyTorch 实现超像素 Segmentation
超像素是一种将图像分割为多个具有相似颜色或纹理的区域的方法，常用于图像处理和计算机视觉。本文将指导刚入行的开发者如何使用 PyTorch 实现超像素分割。以下是整个流程的概述和详细步骤。
## 流程概述
我们可以将超像素分割的过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分割）、超分辨率（Super-Resolution, SR）的基础概念
superpixels（超像素）超像素于2003年提出，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征
转载
2023-11-29 13:07:39
11阅读
superpixels(超像素）1.理解：超像素不是在普通的像素基础上继续微观细分，超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，距离也比较近。其中超像素比较常用的一种方法是SLICSemantic Segmentation（语义分割）：把图像中每个像素赋予一个类别标签（比如汽车、建筑、地面、天空等），比如把图像分为了草地（浅绿）、人（红色）、树木（深绿）、天空（蓝色）等标签，用不
转载
2024-02-03 16:13:15
268阅读
SLIC超像素分割详解（一）：简介超像素概念是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。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
转载
2023-12-21 14:13:51
222阅读
参考：超像素—学习笔记什么是超像素？评价标准？SLIC、SEED、ETPS算法比较的指标：图像边界的粘附性、算法速度、存储效率、分割性能超像素算法：将像素组合成感知有意义的原子区域( atomic regions)，其可以用于替换像素网格的刚性结构。它们捕获图像冗余，提供计算图像特征的方便原语( primitive )，并且大大降低了后续图像处理任务的复杂性。超像素：能够提取中层图像特征，作为图像
转载
2023-08-15 15:16:28
40阅读
简介：最近项目使用到了超像素分割，因此顺道研究了以下SLIC这一算法。超像素分割这类low-level vision问题已经在CVPR，ICCV这种顶级会议上逐渐销声匿迹，越来越流行的learning method渐渐占据了这些顶级会议90%的篇幅。本文讲解的SLIC是2010年提出的一种十分简单的超分辨分割算法，原理简单、便于实现。一.SLIC(simple linear iterative c
转载
2023-09-27 13:51:23
354阅读
1 概述 SLIC 即simple linear iterative clustering。分簇的依据是像素之间的颜色相似性与邻近性。其中颜色相 似性的度量因子是lab 颜色空间的L1 范数，颜色邻近性的度量因子是图像二维坐标空间xy。因而综合的度量因子 是[labxy]五维空间。下面所述的距离度量因子由下式计算得到： 对输入的长宽分别为Width 和Height 的二维图像，分别以X 方向xst
转载
2024-05-03 13:20:41
355阅读
图像分割是计算机视觉领域的基本问题，而超像素分割是一个预处理的步骤，所谓的超像素，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的图像块（是像素的集合），利用超像素代替像素进行图像处理，能够在很大程度上降低后续图像处理任务的复杂度。超像素生成的算法大致可以分成基于图论的方法和基于梯度下降的方法，SLIC算法属于后者。在目前的超像素分割算法中，SLIC的效
转载
2024-01-05 22:11:15
101阅读
超像素（SuperPixel），就是把原本多个像素点，组合成一个大的像素。比如，原本的图片有二十多万个像素，用超像素处理之后，就只有几千个像素了。后面做直方图等处理就会方便许多。经常作为图像处理的预处理步骤。在超像素算法方面，SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以
转载
2023-10-24 23:14:05
840阅读
1 Python中的编码python对多国语言的处理是支持的很好的，它可以处理现在任意编码的字符，这里深入的研究一下python对多种不同语言的处理。 有一点需要清楚的是，当python要做编码转换的时候，会借助于内部的编码，转换过程请参考上图。Unicode编码有两种，一种是UCS-2，用两个字节编码，共65536个码位；另一种是UCS-4，用4个字节编码，共2147483648个码位。pyth
转载
2023-06-21 14:01:48
0阅读
图片像素画
一、利用到的包1、进度条：progressbar可以用pip安装pip install progressbar若安装很慢，可以-i 指定镜像pip install progressbar -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com当然
转载
2023-07-06 23:49:07
110阅读
文章目录一、前言二、现有的超像素算法2.1 基于图的算法2.2 基于梯度上升的方法三、SLIC超像素3.1 算法详
转载
2020-03-08 11:12:31
823阅读
# Python Slice 超像素
在Python中，我们经常需要对列表、字符串等进行切片操作。切片操作是一种非常强大和灵活的方式，可以从一个序列中选择所需的元素，而不必一个一个地访问它们。除了常规切片操作外，Python还提供了一种特殊的切片操作，即超像素切片。
## 什么是超像素切片？
超像素切片是对图像进行切片的一种方法。在计算机图像处理中，图像通常由像素组成。超像素是一种将图像分割
原创
2024-01-13 09:21:11
91阅读
超像素分割——SLIC学习最新看论文的时候发现“超像素分割”概念被多次提及，作为图像预处理的一部分，“超像素分割”可以在保持图像特征不变的情况下，减少后续图像处理的计算量。 这里，将简单介绍一下SLIC（Simple linear iterative clustering）算法，先贴出相关论文和源代码供大家参考。SLIC算法描述算法流程： 对照上述算法流程图，SLIC算法可以分为下面几步：
转载
2023-12-24 00:09:32
530阅读
