5、神经网络分割算法4、聚类算法3、区域生长基于区域的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术，基于区域提取方法有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。区域生长是从一组代表不同生长区域的种子像素开始，接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中，并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程
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2023-12-21 07:41:41
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注：在本文中经常会提到输出数据的维度，为了防止读者产生错误的理解，在本文的开头做一下说明。 如上图，原始图像大小为5*5，经过一次卷积后，图像变为3*3。那就是5*5的输入，经过一个卷积层后，输出的维度变为3*3，再经过一个卷积层，输出的维度变为1*1，这里的5*5，3*3和1*1即为本文提到的数据的维度。1、什么是语义分割图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别
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2023-10-12 23:36:56
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语义分割算法汇总 记录一下各类语义分割算法，便于自己学习。 由DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation开始，在文章中，作者说明了在Cityscapes test set上各类模型的表现。如下图所示： 主流算法在PASCAL VOC2012数据集上的效果对比。1.DFANet 文章梳理了语义分割网
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2023-08-21 22:59:14
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项目简介在城市交通管理、视频监控、车辆识别和停车场管理中车辆检测与车牌识别是一项富有挑战而重要的任务。利用深度学习识别不同条件下的车辆及其车牌信息。更具体地说，实时目标检测网络（Yolov5）用于从车辆图像中提取特征并且通过训练对车辆进行实时目标检测，车牌识别神经网络（LPRnet）用于从车牌提取特征并且通过训练对车牌进行实时识别。通过对Yolov5提取的特征进行了分析，利用与视觉任务强相关的测试
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2024-08-06 23:47:10
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# 如何实现Python分割图像算法
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何实现Python分割图像算法。首先，我们来看一下整个实现过程的步骤。下面是一个表格展示了实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像文件 |
| 2 | 对图像进行预处理 |
| 3 | 使用分割算法对图像进行分割 |
| 4 | 保存分割后的图像 |
接下来，
原创
2024-06-23 04:32:52
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# 实现Voronoi分割Python算法
## 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现Voronoi分割算法。Voronoi分割是一种用于将平面分割为多个不相交区域的方法，每个区域都与给定的一组点最接近。
## 流程
下面是实现Voronoi分割算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 生成随机点集 |
| 2 | 构建Voronoi
原创
2024-04-27 06:39:28
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利用python+opencv进行图像分割进行PPT的图像分割事实上对图片中PPT的分割有很多种方法，在此介绍的仅为传统的图像处理方法不涉及有关学习的方面。算法实现对于传统的图像处理方法应用的PPT分割的方面实际上并不多。如果图像不清晰必须对其进行滤波除燥。其次就是如果图像中出现许多干扰的因素，可以利用形态学处理，进行开闭运算，或者腐蚀膨胀运算消除其中的干扰。最后就开始寻找边框，opencv中提供
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2023-09-01 22:33:57
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文章目录引言9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法 引言图像分割是将一幅图像分割成有意义的区域的过程，区域可以是图像的前景、背景或图像中一些单独的对象。区域可利用一些诸如颜色、边界、近邻相似性等特征进行构建，本章将介绍不同的分割技术。9.1 图割（Graph Cut） 上图由若干节点（顶点）和连接节点的边构成的集合，边可以是有向或无向的，
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2023-06-10 19:37:46
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图像分割（一）图割（Graph Cut）1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割（二）利用聚类进行分割（三）变分法 图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或 图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特 征进行构建（一）图割（Graph Cut）图论中的图（graph）是由若干节点（有时也称顶点）和连接节点的边构成的集合。边可以是有向
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2023-06-16 13:03:35
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一、什么是生成器在Python中，由于受到内存的限制，列表容量肯定是有限的。例如我们创建一个包含一亿个元素的列表，Python首先会在内存中开辟足够的空间来存储这个包含一亿个元素的列表，然后才允许用户去使用这个列表，这就可能会导致以下问题： 1、内存中没有足够的内存空间开存储这个列表，从而导致列表无法创建 2、即使列表成功创建，然而仍会消耗很长的时间，导致程序效率低下 3、若用户只想访问列表
本次我们来看图像分割，同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则，将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程，它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法，其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，分水岭算法因实现方便，已经在医疗图像，模式识别等领域得到了广泛的应用。传统分水岭算法基本原理分水岭比较经典的计算方法是L．Vincent于1991年在PAMI上
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2023-08-05 17:12:06
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本次我们来看图像分割，同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则，将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程，它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法，其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，分水岭算法因实现方便，已经在医疗图像，模式识别等领域得到了广泛的应用。传统分水岭算法基本原理分水岭比较经典的计算方法是L．Vincent于1991年在PAMI上
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2024-02-14 13:40:49
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Python计算机视觉编程（一）图割（Graph Cut）1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割（二）利用聚类进行分割（三）变分法 （一）图割（Graph Cut）图论中的图（graph）是由若干节点（有时也称顶点）和连接节点的边构成的集合。边可以是有向的或无向的，并且这些可能有与它们相关联的权重。图割是将一个有向图分割成两个互不相交的集合，可以用来解决很多计算机视觉方面的问题，诸如立体深度
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2023-06-05 20:33:12
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最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
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2023-08-07 15:24:10
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传统方法1. 基于阈值的分割基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。计算简单，效率较高；只考虑像素点灰度值本身的特征，一般不考虑空间特征，因此对噪声比较敏感，鲁棒性不高。阈值分割方法的最关键就在于阈值的选择。若将智能遗传算法应用在阀值筛选上，选取能最优分割图像的阀值，这可能是基于阀值分割的图像分割法的发展趋势。2.
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2023-12-12 11:36:21
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1 K-means算法实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。1.1 算法思路随机选取聚类中心根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心计算下一次迭代的
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2023-08-05 17:29:04
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1. 问题描述结合“Lecture 7 Segmentation”内容及参考文献[1]，实现基于 Graph-based image segmentation 方法（可以参考开源代码，建议自己实现） ，通过设定恰当的阈值将每张图分割为 50~70 个区域，同时修改算法要求任一分割区域的像素个数不能少于 50 个（即面积太小的区域需与周围相近区域合并） 。结合GT 中给定的前景 mask，将每一个分
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2023-12-14 00:47:05
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1 K-means算法实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。1.1 算法思路随机选取聚类中心根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心计算下一次迭代的
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2024-06-07 13:54:08
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引言：图像分割是目前图像处理领域中的一大热点问题，该领域随着处理技术的不断发展，分为两大类，一类是传统分割方法，一类是基于深度学习的分割方法。随着深度学习的火热，传统的提携分割算法也遮住了其光芒所在，今天和大家一起看一下关于传统分割的方法。开始：1.基于阈值的分割方法： 该方法的思想较为简单，就是在图像像素灰度值的基础上进行，利用像素的灰度值
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2023-07-02 22:15:49
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前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python 2.7、Pytorch 0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：
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2023-08-23 19:54:04
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