1 基於閾值 1.1 灰度閾值化 灰度閾值化，是最簡單，速度最快的圖像分割方法，廣泛用於硬件圖像處理領域 (例如，基於 FPGA 的實時圖像處理等)。 設輸入圖像 f">ff，輸出圖像 g">gg，則閾值化公式為： g(i,j)={1当 f(i, j ...

 One cut in grabcut（grabcut算法的非迭代實現？） 本文針對交互式圖像分割中的圖割算法，主要想翻譯一篇英文文獻。不足之處請大家指正。 這是博主近期看到的效果最好，實現最簡單，運算時間最短的交互式圖割算法，而且由於是發明圖割算法實驗室原班人馬 ...

1 基於閾值 1.1 灰度閾值化 灰度閾值化，是最簡單，速度最快的圖像分割方法，廣泛用於硬件圖像處理領域 (例如，基於 FPGA 的實時圖像處理等)。 設輸入圖像 $f$，輸出圖像 $g$，則閾值化公式為： $\quad g(i, j) = \begin{cases ...

　　Meanshift不僅可以用於圖像濾波，視頻跟蹤，還可以用於圖像分割。 　　一般而言一副圖像的特征點至少可以提取出5維，即(x,y,r,g,b)，眾所周知，meanshift經常用來尋找模態點，即密度最大的點。所以這里同樣可以用它來尋找這5維空間的模態點，由於不同的點最終會收斂到不同的峰值 ...

圖像分割 基於閾值 優點：灰度閾值化，簡單，快速，廣泛用於硬件處理圖像，如：FPGA實時圖像處理 場景：各個物體不接觸，物體和背景灰度值差別較明顯，閾值處理效果好 基於邊緣 返回結果：邊緣檢測的結果是點，不能作為圖像分割的點，需要進一步處理 ...

本章我們用kmeans算法實現一個簡單圖像的分割。如下面的圖像，我們知道圖像分3個簇，背景、白色的任務，紅色的絲帶以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image ...

在OpenCV中，實現了grabcut分割算法，該算法可以方便的分割出前景圖像，操作簡單，而且分割的效果很好。算法的原理參見papaer：“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts ...

1、顯著性檢測（Saliency Detection） 1.1 兩類問題 ①顯著性物體分割（Salient object segmentation）--- 最能引起人的視覺注意的物體區域 ②注視點預測（Fixation prediction）--- 通過對眼動的預測和研究探索人類視覺注意機制 ...