背景建模与前景检测算法之ViBe ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时，随机的更新策略，
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2024-06-18 12:17:48
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ML之GMM：基于GMM算法的图像分割/语义分割案例目录输出结果实现代码输出结果实现代码
原创
2022-04-22 15:30:40
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ML之GMM：基于GMM算法的图像分割案例目录输出结果实现代码输出结果实现代码
原创
2021-06-15 20:26:35
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既然问到了，那我就在这里分享4个图像方面的入门干货总结吧，让刚接触图像的同学少走一些弯路，欢迎大家补充！！！1.需要什么基础扎实的基础和对于图像处理理论的完整的、系统的整体认识对于后续的深入研究和实践应用具有非常非常重要的意义。好的，以上都是客套话(但是是你以后要提升自己的重要途经)，想来你已经听得耳朵生茧了。接下来我真真讲讲入门图像处理的方法和经验吧数学基础：数学基础？接触图像处理真的需要你重新
目录1.聚类概念2.聚类结果的“好坏”评价指标2.1外部指标2.2内部指标2.3距离的计算3聚类类算法3.1 k均值算法3.2 LVQ学习向量量化算法3.3 高斯混合GMM3.3.1EM算法3.3.2 GMM中参数的求解3.4 DBSCAN 密度聚类3.5 AGNES层次聚类3.6 BIRCH层次方法的平衡迭代规约和聚类（Balanced Iterative Reducing
在机器学习领域，我们需要审慎处理到手的真实数据集，在训练的各个阶段都会有不同的方法在样本上进行操作和验证。如何切分数据集并进行分批训练，是每一个机器学习项目都会面临的问题。数据切分 对于机器学习模型，如何利用好已有的数据集是模型效果优劣的前提条件。切分训练集、验证集和使用测试集的过程，需要考虑数据的各类情况：有效样本的多少，样本中的时序信息，样本潜在的分组，样本平衡性问题等。切分的目标是在给定的
用像素点的rgb值来判断图片的分类准确率并不高，但是作为一个练习knn的题目，还是挺不错的。 1. CIFAR-10CIFAR-10是一个图像分类数据集。数据集包含60000张32*32像素的小图片，每张图片都有一个类别标注(总共有10类)，分成了50000张的训练集和10000张的测试集。然后下载后得到的并不是实实在在的图片（不然60000张有点可怕.
OpenCV图像分割资料分享：贾志刚的OpenCV图像分割实战视频教程全套资料（包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等）实例5：GMM（高斯混合模型）图像分割#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace cv::ml;using namespace std;int main(int argc, char** argv)
原创
2021-08-27 16:55:29
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目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。语义分割的方法主要包括两大类：基于解码的方法和基于上下文信息的方法语义分割的通用框架：前端用FCN进行特征粗提取，后端使用条件随机场CRF或者马尔科夫随机场MRF优化前端输出，最后得到分割图。1、FCN：修改VGG网络，基于解码的方法FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样
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2023-11-24 20:32:31
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图像分割概述（收藏）
图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术。图像分割的种类和方法很多，有些分割算法可直接用于任何图像，而另一些算法只能适用于分割特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为它们需要从图像中提取出来的信息。没有唯一的标准的方法。分割结果的好坏需要根据具体的场合要求衡量。
早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法，这种方
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2023-11-03 09:49:31
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摘要： 图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出有用目标的技术, 它是由图像处理到图像分析的一个关键步骤, 已在诸如计算机视觉、图像编码、模式识别和医学图像分析等很多领域有着实际的应用。根据图像自身存在许多不确定性和不精确性,近年来一些学者将模糊聚类应用于图像分割中, 效果要好于传统的图像分割方法。本文首先介绍了硬均值算法HCM和模糊均值FCM算法, 接着介绍了对模糊均值聚类算法的
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2024-01-10 19:26:16
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# 彩色图像基于图论的图像分割算法实现指南
图像分割是计算机视觉中的一种重要技术，其目的是将图像分成多个有意义的部分。在这篇文章中，我们将实现一种基于图论的图像分割算法。在开始之前，我们需要明确整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载图像并进行预处理（如转为灰度图） |
| 3 | 构建图结
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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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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## 图像 GMM python 实现流程
### 1. 简介
在进行图像处理时，我们常常需要对图像进行分割，找出其中的不同区域或目标。而高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称 GMM）是一种用于图像分割的常用方法。本文将介绍如何使用 Python 实现图像 GMM。
### 2. GMM 算法流程
下面是图像 GMM 算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-12-10 04:06:24
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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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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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主要思想：（语义+几何）1. MaskRCNN进行语义分割，在基于每个对象都是不连续的假设基础上进行几何分割；一种实时、对象感知、语义和动态的RGB-D SLAM 系统。SLAM系统同时输出相机位姿和场景中运动物体位姿这个功能对于AR应用来说具有很大价值；系统实时性还有较大问题，系统需要两块GPU（实验平台：2 * Nvidia GTX Titan X），一块做语义识别（MaskRCNN），一块用
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2024-07-21 09:12:05
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%% Image segmentation by WFCM% WFCM refer to 'Fuzzy cluster analysis and its application' by Teacher% Gao,
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2021-07-09 11:54:03
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