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

来自 MIT CSAIL 的研究人员开发了一种精细程度远超传统语义分割方法的「语义软分割」技术,连头发都能清晰地在分割掩码中呈现.在对比实验中,他们的结果远远优于 PSPNet.Mask R-CNN.spectral matting 等基准.这项技术对于电影行业的 CGI 技术具有重大意义,精细的分割掩码能很好地分离图像中的前景和背景,只要鼠标一点,就能轻易地改变前景.背景的种类.也就是说,像<变形金刚><复仇者联盟><奇幻森林>中的大部分电影特效将可以完全自动化地生成

1. 数据介绍 信息提取和解译的过程中,经常会生成一部分中间临时栅格数据,这些数据在执行完对应操作后就失去了存在的价值,针对这种情况,PIE增加了内存栅格数据集,来协助用户完成对自定义栅格数据的读取和显示. 下面以一副影像数据的抠图算法来演示自定义栅格数据的应用. 2. 实现思路及原理说明 第一步 打开原始栅格数据: 第二步 读取部分数据至内存中,设置读取的起始点.读取范围等参数: 第三步 建立栅格内存数据集: 第四步 将内存中的数据写入内存数据集: 第五步 通过内存数据集创建栅格图层: 第六步

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

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

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

技术关键词 Canvas应用,泛洪算法(Flood Fill),图片缩放,相对位置等比缩放,判断一个点是否在一个平面闭合多边形,nginx代理 业务关键词 在线抠图,智能抠图,一键抠图,钢笔抠图,矩阵抠图,图片处理,图片压缩,图片尺寸,图片格式,图片透明度,图片下载 引用组件(前端) Jquery,Canvas,Jcrop, Layer,MiniColors 技术解析背景 发表这篇随笔,一方面帮助前端的同学认识Canvas的实际应用场景和了解相关技术点,另一方面让sukoutu.com能够帮助更

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 苏克1900 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 曾几何时,「抠图」是一个难度系数想当高的活儿,但今天要介绍的这款神工具,只要 3 行代码 5 秒钟就可以完成高精度抠图,甚至都不用会代码,点两下鼠