很多公式和图传起来比较麻烦,其实这是一篇论文(仅参考) 图像和视频抠图(Matting)技术可以分成自动和半自动:根据背景的先验知识,又有蓝屏背景,已知背景,和自然背景扣图.报告介绍了自然背景下的半自动扣图,以及能获得类似结果的技术,如Snapping.其中我实现了Bayesian Matting. Image Matting是将图像的背景和前景分离的技术,广泛用于图像合成和影视特技制作中.最早的技术在如蓝色绿色等单色背景下将前景物体分离,之后通过已知自然背景包含和剔除前景物体的两幅图像求解,类…

1. Bayesian Matting, Chuang, CVPR 2001.http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/papers/cvpr2001.pdf  论文下载http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/image-matting/项目网址 2. GraphCut Segmentation System, Rother, 2004.http://pd…

Python学习手册(第4版) - 专业程序员的养成完整版PDF免费下载_百度云盘 提取码:g7v1 作者简介 作为全球Python培训界的领军人物,<Python学习手册:第4版>作者Mark Lutz是Python最畅销书籍的作者,也是Python社区的先驱. Mark 是O'Reilly出版的<Programming Python>和<Python Pocket Reference>的作者,这两本书于2009年都已经出版了第3版.Mark自1992年开始接触Pyt…

Python学习手册(第4版)PDF高清完整版免费下载|百度云盘 提取码:z6il 内容简介 Google和YouTube由于Python的高可适应性.易于维护以及适合于快速开发而采用它.如果你想要编写高质量.高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码,<Python学习手册:第4 版>将帮助你使用Python快速实现这一点,不管你是编程新手还是Python初学者.本书是易于掌握和自学的教程,根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成. <Python学习手册:第4版…

函数说明 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # Author:Wong Du 3 4 5 ###函数, 6 # 能避免代码重复, 7 # 方便代码修改等操作 8 def wong(): 9 print('I am wong..') 10 wong() 11 #输出:I am wong.. 12 13 ###形参和实参 14 def calc(x,y): #x,y是形式参数,即形参 15 print('计算结果:',x**y) #计算x的y次方 16 calc(2,5) #2,…

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于…

首先,必须注意这里所限制的处理条件. 关于图像退化/复原模型 退化的图像是由成像系统的退化加上额外的噪声形成的. 1.只考虑噪声引起的退化 噪声模型,包含于空间不相关和相关两种,除了空间周期噪声,这里所讨论的都是空间不相关的噪声,如高斯,爱尔兰,瑞利,指数分布,均匀分布,脉冲(椒盐)噪声等. 针对只存在噪声引起的退化,首先要估计噪声参数,然后估计噪声模型,接着做噪声滤除.此处可以选择空间滤波方法,图像增强与复原没有区别.几类滤波器的效果特性如下: 1.均值滤波 当图像仅存在加性噪声时,采用均值滤…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog…

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc…