图像分割,也可以称为 语义分割,图像语义分割, 它是指像素级的分类,即图像上每个像素的类别,如属于 人还是兽,从而进行区域分割; FCN VS CNN 网络结构 CNN 是图像级的分类,很多地方把他们混在一起讲了一大堆,个人觉得没必要,本文只讲重要的,废话请百度; 全卷积网络 ...
一. 图像语义分割 传统的图像分割方法主要包括以下几种: 基于边缘检测 基于阈值分割 比如直方图,颜色,灰度等 水平集方法 这里我们要说的是语义分割,什么是语义分割呢 先来看张图: 将目标按照其分类进行像素级的区分,比如区分上图的 摩托车 和 骑手,这就是语义分割,语义分割赋予了场景理解更进一步的手段。 我们直接跳过传统的语义分割方法,比如 N Cut,图割法等,直接进入深度学习。 二. FCN ...
2017-09-14 14:09 0 2521 推荐指数:
图像分割,也可以称为 语义分割,图像语义分割, 它是指像素级的分类,即图像上每个像素的类别,如属于 人还是兽,从而进行区域分割; FCN VS CNN 网络结构 CNN 是图像级的分类,很多地方把他们混在一起讲了一大堆,个人觉得没必要,本文只讲重要的,废话请百度; 全卷积网络 ...
基于Tensorflow平台的2D FCN图像分割学习 1.基础知识准备 1.1网络构建相关的函数准备 tf.get_variable跟tf.Variable都可以用来定义图变量,但是前者的必需参数(即第一个参数)并不是图变量的初始值,而是图变量的名称 ...
一.导论 本教程的FCN基于Tensorflow实现,并在本教程当中做了相应的讲解,数据集和代码均已经上传Github链接:https://github.com/Geeksongs/Computer_vision 数据集采用了英国牛津大学视觉几何组 —— IIIT Pet数据集,链接 ...
1 基于阈值 1.1 灰度阈值化 灰度阈值化,是最简单,速度最快的图像分割方法,广泛用于硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 f">ff,输出图像 g">gg,则阈值化公式为: g(i,j)={1当 f(i, j ...
本篇随笔参考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题,已经成为图像 ...
一 图像分割之阈值分割: 请参见halcon例程:gray_histo.hdev 此例程中主要用到两个算了: 1.gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto) 作用:获得图像的某一指定区域内的灰度分布 ...
图像分割 2020入坑图像分割,我该从哪儿入手? 转自机器之心 初识图像分割 顾名思义,图像分割就是指将图像分割成多个部分。在这个过程中,图像的每个像素点都和目标的种类相关联。图像分割方法主要可分为两种类型:语义分割和实例分割。语义分割会使用相同的类标签标注同一类目标(下图 ...
一 图像分割之阈值分割: 请参见halcon例程:gray_histo.hdev 此例程中主要用到两个算了: 1.gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto) 作用:获得图像的某一指定区域内的灰度分布,将数据写入到参数 ...