OpenCV3中超像素分割算法SEEDS,SLIC, LSC算法在Contrib包里,需要使用Cmake编译使用.为了方便起见,我将三种算法的源码文件从contrib包里拎了出来,可以直接使用,顺便比较一下算法的效果. 三种算法的源码文件放在我的码云code上:https://gitee.com/rxdj/superPixelSegmentation.git 使用lena图做测试: SEEDS算法: SLIC算法: LSC算法: 祝大家六一儿童节快乐!

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51386993 工程源码GitHub: yhlleo/SuperpixelRegionFill 抠取图像区域的一个小demo,借助图像超像素分割的方法,将图像成子分块,再利用种子填充算法,选取子块区域. 超像素分割方法,采用论文 SEEDS: Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling

源地址:http://yongyuan.name/blog/vlfeat-slic-with-qt.html 近段时间学了点Qt,恰好前段时间用借助VLfeat以及OpenCV捣鼓了SLIC超像素分割,具体可见VLFeat SLIC超像素分割(Cpp版)这篇文章.然后寻思着能不能给这个超像素分割加个界面,使它操作起来方面点.捣鼓了两天,做出来的如下:高斯模糊效果:可以对图片进行高斯模糊,边缘检测以及做超像素分割.在实现的时候,界面设计比较简单,Qt的信号与槽用着比较爽,期间在将OpenCV以及V

SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,

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.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

毕业设计要做图像分割 识别什么的. 看论文看到 superpixels 开始脑补是  像素插值算出来的 后来越看越不想,搜索发现根本是另外一回事 http://blog.sina.com.cn/s/blog_50363a7901011dtd.html 有定义 Many existing algorithms in computer vision use the pixel-grid as the underlying representation. For example, stochastic

图片对比,计算不同像素个数,已经比率.实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp

再更一发好久没更过的OpenCV,不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了,所以后面可能会更的慢一点吧,既然开了新坑,还是机器学习更有研究价值吧... 图像在内存中的存储方式 灰度图像 RGB图像,矩阵的列会包含多个子列 因为内存足够大,可以实现连续存储,因此,图像中的各行就能一行一行地连接起来,形成一个长行.连续存储,有助于提高图像扫面速度,可以使用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储. 颜色空间缩减 对于三通道图像,一个像素对应的颜色有一千六百

Mat对象,分为两个部分,头部和数据部分 Mat对象拷贝之后是相互独立的 Mat对象有三种创建方法 CV_8UC1单通道,CV_8UC2双通道,CV_8UC3三通道,通道数 Scalar(0-255,0-255,0-255);这个Scalar是给图片一个颜色 zeros代表创建了一个全黑的图片,默认背景色为黑色 Mat t1 = Mat(256, 256, CV_8UC3);//三通道 t1 = Scalar(0, 0, 255); imshow("t1", t1); Mat t2 =

一:pipeLIne (1):基于模型的pose估计综述: 对于一个3D模型,可以投影到平面,得到不同的位姿,而pose识别是利用所见的2.5D图像,来估计模型,并同时识别出位姿. 3D模型投影时注意的几点: 1.  投影模型在投影前必须进行点云补全,设定一个阈值T,利用贪婪算法进行模型补全,以免透视穿透现象: 2.  投影模型必须从原始位姿进行数值变换进行投影,不能进行迭代计算,以避免累积误差: 3.  投影模型必须投影到离散平面,即进行XYZ值整数化: (2):超像素特征的提取: 对于每一个

蒲公英 · JELLY技术期刊 Vol.42 这是一个最好的时代,多样化的平台给了所有人成长发展的机会,各种需求和解决需求的人让人大开眼界:但这也并不是完美的时代,"前端还需要懂什么算法?"."中国人不需要隐私!!"."写个 PPT 还需要耗费时间?"--言路畅通也带来很多无畏的恶意,但天光台高未百尺,下眺林岭如屏帷,当我们站得足够高时,原本的知见障就不再是一个问题. 就好像 Trekhleb 的 JS 算法课:保护隐私也并不是用户在孤军奋战,同

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

https://yq.aliyun.com/ziliao/582885 最近一段时间已知忙着赶图像分析与理解的项目,在三个星期内强行接触了CNN,MRF,Caffe,openCV在内的很多东西.现在项目已经完全结束了,反而有点怀念看论文写代码的日子-希望能用这篇博文将我这段时间的工作作一个整理,也方便我之后写报告. 问题描述 深度估计是从2D图片中得到深度信息,深度估计主要分为两种形式:从单个的单目图像中获得深度信息,从一系列不同角度的单目图像中得到深度信息.在这个项目中我用到的方式主要是第一种

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

自然图像抠图/视频抠像技术发展情况梳理(image matting, alpha matting, video matting)--计算机视觉专题1 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8581225 图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection.Visual Attention)--计算机视觉专题2 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/86571

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

matlab怎么同时显示imshow 两幅图片 matlab怎么同时显示imshow 两幅图片 方法一:subplot()函数 subplot(2,1,1); subplot(2,1,2); 分上下或者左右显示两张图片... 例如: 原始图片分两个窗口显示: hehe=uint8(hehe); figure(1) imshow(he), title('原始图像');%显示原始图像 figure(2) imshow(hehe), title('SLIC分割k=400,m=40');%显示超像素分割

Deep Learning(深度学习)学习笔记(不断更新): Deep Learning(深度学习)学习笔记之系列(一) 深度学习(Deep Learning)资料(不断更新):新增数据集,微信公众号写的更全些 为了您第一时间能获取到最新资料,请关注微信公众号:大数据技术宅 深度学习(Deep Learning)资料大全(不断更新) 相关Paper(不断更新) 笔者先从多个渠道整理了几篇,后续边看边更新. 1.Densely Connected Convolutional Networks 2.

背景 学术界一直困惑的点是"如何让看似黑盒的CNN模型说话",即对它的分类结果给出解释. 这里的解释是指,让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的,并不是深度学习理论层面的解释. 反卷积和导向反向传播 CNN模型的可解释问题,很早就有人在研究了,严格来说只是"CNN可视化".有两个经典的方法. CNN中的卷积.反卷机和反池化 反卷机(Deconvolution).上采样(Unsampling).上池化(Unpooling) UnPooling的过程,特点是在M

Section 1 增强现实与图形学: 报告时间:2018-8-25 14:00-15:30 报告地点:会议室1 P000009 基于增强现实的产品质量信息传递方法 P000104 重彩画的风格转移 P000139 基于GPU渲染的离散最优传输和网格保面积参数化方法 P000141 基于递归图方法的分叉血管表面重建 P000146 一种面向增强现实的移动视点下室外视频的阴影检测算法 P000175 基于手绘轮廓图的移动端图像检索 P000180 一种基于高阶能量方程的单幅室外图像阴影检测算法 S