内容简介 将Alpha Matting抠图算法由c++ 版本移植至c#环境. 主要采用OpenCV的C#版本Emgu取代c++支撑的OpenCV. 参考资料 http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/SharedMatting/ 这个网页是算法的论文介绍页,可以从该网页下载到论文原文以及测试用图以及linux下的Demo. https://github.com/np-csu/AlphaMatting我从该网页下载了Alpha Matting算法的c++源码. http

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

一.抠图算法简介 Alpha matting算法研究的是如何将一幅图像中的前景信息和背景信息分离的问题,即抠图.这类问题是数字图像处理与数字图像编辑领域中的一类经典问题,广泛应用于视频编缉与视频分割领域中.Alpha matting的数学模型是     由Porter 和 Duff于1984 年提出[1].他们首先引入了α 通道的概念,即它是一种前景和背景颜色的线性混合表示方法.一张图片包含前景信息.背景信息,将该图片看成是前景图和背景图的合成图,于是便有了以上的混合模型.前景α为1, 背景α为

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

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

经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Scissors或者Livewire. 本来是给一个图像分割项目算法评估时的Python框架,觉得有点意思,就稍稍拓展了一下,用PyQt加了个壳,在非常简陋的程度上模拟了一下的磁力套索功能.为什么简陋:1) 只实现了最基本的边缘查找.路径冷却,动态训练,鼠标位置修正都没有,更别提曲线闭合,抠图,Alpha M

http://m.toutiao.com/i6298923859378700802/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&from=groupmessage&app=news_article&utm_source=weixin&isappinstalled=0&iid=4586947087&utm_medium=toutiao_ios&wxshare_count=1 星佳是个小人物2016-06-

Topic Name Reference code Feature Detection, Feature Extraction, and Action Recognition Space-Time Interest Points (STIP) I. Laptev, On Space-Time Interest Points, IJCV, 2005 and I. Laptev and T. Lindeberg, On Space-Time Interest Points, IJCV 2005  

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo

Accepted Papers     Title Primary Subject Area ID 3D computer vision 93 UPnP: An optimal O(n) solution to the absolute pose problem with universal applicability 128 Video Registration to SfM Models 168 Image-based 4-d Modeling Using 3-d Change Detect

概要 你是否想象过与神秘的深海生物近距离接触?你是否梦想过穿戴钢铁侠那样的超先进科技装备成为超级英雄?你又是否幻想过与梦中的女神面对面的交流?这些可能在以前都只能是存在于脑海中的幻想,可是在如今有一项技术已经可以使这些幻想成为现实,那就是虚拟现实或称灵境技术,简称VR. 王冉说:“如果未来五到十年有什么东西能够像Uber颠覆全球出租车行业一样颠覆全球娱乐行业,我认为就是VR这个东西”.随着2016年Oculus 新品与PSVR的推出,VR这个概念逐渐被人们所知,各式各样的VR设备如雨后春笋一般出

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [O

1.SRCNN-译文.doc https://max.book118.com/html/2017/0628/118607667.shtm 见SRCNN翻译:彩色通道的实验 - wangxujin666的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wangxujin666/article/details/82963187 结论:RGB通道联合训练效果最好:YCbCr通道下,Cb.Cr通道对性能提升基本无帮助,只基于Y通道的训练效果更好. Y pre-train:首先,保证Y

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

以下对成员名字的简称: 陈鸿超 = 陈1 陈彦吉 = 陈2 石浩然 = 石 韩青长 = 韩 1. 设想和目标 1.1 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们的软件主要是用来解决玩狼人杀这款桌游时无牌.无法官.游戏流程不熟悉等情况的.我觉得我们对典型用户和典型场景描述的较为清楚,我们项目之前做了问卷调查,提出了一些功能,Alpha版本挑了用户较需要的几个功能重点实现,之后在Beta阶段我们将继续完善其余功能. 1.2 是否有充足的时间来做计划 石:

1.团队简介 韩青长 前端工程师 我是韩青长,技术小白,抱着对软工的好奇和对未来工作的憧憬选了这门课.暂时选择了测试的工作,也对开发和UI有一定兴趣.从前上帝创造了我们,现在轮到我们来创造自己的软件了~ 陈彦吉 前端工程师 PM 呃,自我介绍..怎么说呢,我叫陈彦吉..作为一个没什么基础的渣渣,感觉一路被碾压了两年,成绩不如大多数人,能力可能也不如大多数人,其他人都可以说自己曾经拿过什么奖,做过什么项目,我感觉我可能什么也说不出来,不管怎么说,这都是因为自己怠惰了,但是我还没有放弃治疗,这个学期

情况简述 Alpha阶段第四次Scrum Meeting 敏捷开发起始时间 2016/10/25 00:00 敏捷开发终止时间 2016/10/26 00:00 会议基本内容摘要 做出了将网络通讯接口从HTTP转向WEBSocket和HTTP同时使用的决定,同时进一步探讨决定了网络接口初稿,分配了UI方面的工作 参与讨论人员 全体参与 讨论时长 2016/10/23 21:30-21:50 20M 特别说明 无 任务分配及完成情况(截止24日晚九点) 团队成员 已完成 任务概述 预计耗时 预计成

我说的都队 031402304 陈燊 031402342 许玲玲 031402337 胡心颖 031402203 陈齐民 031402209 黄伟炜 031402233 郑扬涛 031402341 王婷婷 一.Alpha版本进程总览 持续时间:11月5日至11月9日(无数个通宵熬夜!) 项目链接:Github项目链接 燃尽图 项目管理面板 里程碑Milestones的所有issues完美关闭 Contributors Traffic Punch card 二.项目预期计划与现实进展 预期计划 现

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