1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成 ...
超体聚类是一种图像的分割方法。 超体 supervoxel 是一种集合,集合的元素是 体 。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与大部分的分割手段不同,超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体,超体是对点云实施过分割 over segmentation ,将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像 素聚类形成超像 ...
2017-04-11 14:23 0 3745 推荐指数:
1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成 ...
1 .条件欧几里得聚类 本教程描述如何使用pcl::ConditionalEuclideanClustering该类:一种分割算法,该算法基于欧几里得距离和需要保持的用户可自定义条件对点进行聚类。 此类使用与欧几里得聚类提取,区域增长分割和基于颜色的区域增长分割相同的类似贪婪/区域增长/洪水填充 ...
博客上看到的,叫做层次聚类,但是《医学统计学》上叫系统聚类(chapter21) 思想很简单,想象成一颗倒立的树,叶节点为样本本身,根据样本之间的距离(相似系数),将最近的两样本合并到一个根节点,计算新的根节点与其他样本的距离(类间相似系数),距离最小的合为新的根节点。以此类推 对于样本X ...
本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一种很简洁优美的聚类算法, 可以识别各种形状的类簇, 并且其超参数很容易确定. 算法思想 该算法的假设是 ...
作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一种很简洁优美的聚类算法, 可以识别各种形状的类簇, 并且其超参数很容易确定. 算法思想 该算法的假设是类簇的中心由一些局部密度比较低的点围绕, 并且这些点距离其他有高局部密度的点的距离都比较大. 首先定义两个值 ...
1.聚类定义: 聚类算法将一系列文档聚团成多个子集或簇(cluster),其目标是建立类内紧密、类间分散的多个簇。换句话说,聚类的结果要求簇内的文档之间要尽可能相似,而簇间的文档之间则要尽可能不相似。 聚类是无监督学习(unsupervised learning ...
超体到底讲了什么呢? 看了网上各种被奉为牛逼至极的影评,我只能呵呵了。诚然,你们没看懂。很抱歉我平时很忙,直到现在才有空写给大家。我是个研究哲学和神学的理工科学生,我以我的认知,告诉大家一些干货。 首先先介绍量子力学里的一些理论。量子力学是啥,它是怎么来的?中学我们学过,光,可以称之为光波 ...
原理 SILC(simple linear iterative clustering)是一种图像分割算法。默认情况下,该算法的唯一参数是k,约等于超像素尺寸的期望数量。对于CIELAB彩色空间的图像,在相隔S像素上采样得到初始聚类中心。为了产生大致相同尺寸的超像素,格点的距离是$S ...