原文:圖像超像素(superpixels)分割算法——簡單線性迭代聚類(SLIC)

原理 SILC simple linear iterative clustering 是一種圖像分割算法。默認情況下,該算法的唯一參數是k,約等於超像素尺寸的期望數量。對於CIELAB彩色空間的圖像,在相隔S像素上采樣得到初始聚類中心。為了產生大致相同尺寸的超像素,格點的距離是 S sqrt N k 。中心需要被移到 x 領域內的最低梯度處,這樣做是為了避免超像素中心在邊緣和噪聲點上。 接下來為每 ...

2018-06-21 17:24 0 3628 推薦指數:

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像素經典算法SLIC的代碼的深度優化和分析。

現在這個社會發展的太快,到處都充斥着各種各樣的資源,各種開源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的開源軟件,基本上能找到各個類型的代碼。很多初創業的老板可能都曾經說過基本上我的程序員不需要自己寫算法,但是他們要學會搜索,強有力的搜索能力基本能 ...

Mon Dec 19 04:30:00 CST 2016 19 29680
像素 superpixels 是什么東西

畢業設計要做圖像分割 識別什么的。 看論文看到 superpixels 開始腦補是 像素插值算出來的 后來越看越不想,搜索發現根本是另外一回事 http://blog.sina.com.cn/s/blog_50363a7901011dtd.html 有定義 Many existing ...

Sat Mar 07 08:52:00 CST 2015 0 2595
SILC像素分割算法詳解(附Python代碼)

SILC算法詳解 一、原理介紹 SLIC算法是simple linear iterative cluster的簡稱,該算法用來生成像素(superpixel) 算法步驟: 已知一副圖像大小M*N,可以從RGB空間轉換為LAB空間,LAB顏色空間表現的顏色更全 ...

Sat May 05 00:54:00 CST 2018 5 13103
簡單線性回歸

協方差:兩個變量總體誤差的期望。 簡單的說就是度量Y和X之間關系的方向和強度。 X :預測變量Y :響應變量 Y和X的協方差:[來度量各個維度偏離其均值的程度] 備注:[之所以除以n-1而不是除以n,是因為這樣能使我們以較小的樣本集更好的逼近總體的協方差,即統計上所謂 ...

Thu Sep 08 23:51:00 CST 2016 0 1830
基於聚類的“圖像分割”(python)

基於聚類的“圖像分割” 參考網站: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27365576 昨天萌新使用的是PIL這個庫,今天發現機器學習也可以這樣玩。 視頻地址Python機器學習應用 圖像分割:利用圖像的灰度、顏色、紋理、形狀 ...

Thu Jun 15 07:59:00 CST 2017 4 11116
day-12 python實現簡單線性回歸和多元線性回歸算法

1、問題引入    在統計學中,線性回歸是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。一個帶有一個自變量的線性回歸方程代表一條直線。我們需要對線性回歸結果進行統計分析。   例如,假設 ...

Wed Apr 25 08:01:00 CST 2018 0 25748
機器學習向量化運算與回歸算法的評價指標(簡單線性回歸問題)

//2019.08.04#線性回歸算法基礎入門(Linear Regression)1、線性回歸算法是一種非常典型的解決回歸問題的監督學習算法,它具有以下幾個特點:(1)典型的回歸算法,可以解決實際中的回歸問題;(2)思想簡單,容易實現;(3)是許多強大的非線性算法模型的基礎;(4)結果具有很好 ...

Mon Aug 05 03:28:00 CST 2019 0 1130
 
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