转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术  1.绪论 图切割算法是组合图论的经典算法之一.近年来,许多学者将其应用到图像和视频分割中,取得了很好的效果.本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术,以及图切算法在交互式图像分割中的应用.   图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.只有

问题描述 相似图像分割算法实现 如下:两块材料一样,颜色一样的布料,如何用算法分割开?,canny算法和一些一般梯度算法都不能的到好的结果.计算机视觉 图像处理-相似图像分割算法实现-图像分割 计算机视觉"> 解决方案 用分水岭算法实现图像分割 (祝勇)图片像素对比OpenCV实现,实现人工分割跟算法分割图像结果的对比基于GraphCuts图割算法的图像分割----OpenCV代码与实现 解决方案二: 这需要比较专业的算法才能识别吧 至少要先提取给关键点,然后根据关键点是否相同的区分.因为

绪论 计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下. 计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计算机科学等学科,从20世纪60年代至今其在科学研究领域中的大量成果已经应用于工程领域,并影响了我们每个人生活的方方面面. 双目立体视觉是计算机视觉领域的重要分支,它通过模拟

转载自zifu 前言 按照百科词条的解释:灰度发布是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式.灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现.调整问题,以保证其影响度.降低发布上线的风险. 灰度发布的关键是选择合适的灰度策略,把符合策略的流量引入到新版本上.灰度策略的选择需要考虑待发布对象在链路或系统中的位置角色(如客户端.移动APP.服务后台等).用户属性和发布需求目标等.本文将对MaxCompute的Task灰度发布系统进行介绍. MaxCompute Task灰度发布 Max

3.2 基于网络结构信息的网络表示方法 基于网络结构信息的网络表示方法只考虑网络节点之间的链接关系.给定网络图 G=(V, E).其中V 表示网络中的节点集合:E 是网络中的边集合网络表示学习的目的在于从网络信息中学习得到各个节点的低维表示是向量的维度. 这部分分别介绍 DeepWalk.LINE 和 GraRep三种模型.其中 DeepWalk 是以 Skip-gram 模型为基础,本质上使用了二阶的网络上下文信息:LINE模型显示地提出了网络表示方法的目标函数,考虑了一阶和二阶的上下文信息:

2.2 Visual C++数字图像处理 本节将在2.1节基础上讲解如何用Visual C++进行数字图像处理应用程序的开发.重点介绍Windows下BMP图像文件格式,以及如何用Visual C++对该数字图像文件进行读取,为后续内容的讲解打下基础. 2.2.1 BMP图像文件 BMP位图文件格式是Windows系统交换图像数据的一种标准图像文件存储格式,在Windows环境下运行的所有图像处理软件都支持这种格式.Windows 3.0以前的BMP位图文件格式与显示设备有关,因此把它称为设备相

DeepMind到底是如何教AI玩游戏的?这篇在Medium上获得1700个赞的文章,把里面的原理讲清楚了.   谷歌的DeepMind是世界一流的AI研究团队,其研发的AlphaGo在2016年备受瞩目的人机大战中击败了韩国围棋冠军李世石(Lee Sedol),一战成名.AlphaGo背后的关键技术就是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning).   这篇论文讲了些什么? 这得从4年前说起. 彼时,DeepMind开发了一个AI程序,它能玩Atari公司70年代推出

图像的一阶与二阶导数计算在图像特征提取与边缘提取中十分重要.一阶与二阶导数的 作用,通常情况下: 一阶导数可以反应出图像灰度梯度的变化情况 二阶导数可以提取出图像的细节同时双响应图像梯度变化情况 常见的算子有Robot, Sobel算子,二阶常见多数为拉普拉斯算子,如图所示: 对于一个1D的有限集合数据f(x) = {1-N}, 假设dx的间隔为1则一阶导数计算公式如下: Df(x) = f(x+1) – f(x-1) 二阶导数的计算公式为:df(x)= f(x+1) + f(x-1) – 2f

一:历史 Canny边缘检测算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检测算法,同时Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了很多的贡献.尽 管至今已经许多年过去,但是该算法仍然是图像边缘检测方法经典算法之一. 二:Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边缘连接结束 .但是在实际工程应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,最终边缘连接之后的图像要 二值化输出显示,所以完整的Canny边缘检测算法实现