毕业设计要做图像分割 识别什么的. 看论文看到 superpixels 开始脑补是  像素插值算出来的 后来越看越不想,搜索发现根本是另外一回事 http://blog.sina.com.cn/s/blog_50363a7901011dtd.html 有定义 Many existing algorithms in computer vision use the pixel-grid as the underlying representation. For example, stochastic…

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51386993 工程源码GitHub: yhlleo/SuperpixelRegionFill 抠取图像区域的一个小demo,借助图像超像素分割的方法,将图像成子分块,再利用种子填充算法,选取子块区域. 超像素分割方法,采用论文 SEEDS: Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling…

源地址:http://yongyuan.name/blog/vlfeat-slic-with-qt.html 近段时间学了点Qt,恰好前段时间用借助VLfeat以及OpenCV捣鼓了SLIC超像素分割,具体可见VLFeat SLIC超像素分割(Cpp版)这篇文章.然后寻思着能不能给这个超像素分割加个界面,使它操作起来方面点.捣鼓了两天,做出来的如下:高斯模糊效果:可以对图片进行高斯模糊,边缘检测以及做超像素分割.在实现的时候,界面设计比较简单,Qt的信号与槽用着比较爽,期间在将OpenCV以及V…

OpenCV3中超像素分割算法SEEDS,SLIC, LSC算法在Contrib包里,需要使用Cmake编译使用.为了方便起见,我将三种算法的源码文件从contrib包里拎了出来,可以直接使用,顺便比较一下算法的效果. 三种算法的源码文件放在我的码云code上:https://gitee.com/rxdj/superPixelSegmentation.git 使用lena图做测试: SEEDS算法: SLIC算法: LSC算法: 祝大家六一儿童节快乐!…

SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,…

前言 像素风最早出现在8bit的电子游戏中,受制于电脑内存大小以及显示色彩单一, 只能使用少量像素来呈现内容,却成就了不少经典的像素游戏.随着内存容量与屏幕分辨率的提升,内存与显示媒介的限制不再是问题,而像素风也慢慢演变成一种独特的创作风格. 像素画的一般的绘制流程包括了勾线.填色等,而逐个像素的绘制需要大量时间.一些流行的艺术方式,比如线描与绘画领域,都逐渐出现了自动化或半自动化生成的方法.本文将从零开始实现SLIC[1]算法,并实现一款生成像素画工具. 什么是SLIC算法 像素画的绘制之所以…

超分辨率重建技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像.SR可分为两类:    1. 从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像    2. 从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像.基于深度学习的SR,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即Single Image Super-Resolution (SISR) 一.基于深度学习的超分辨率重建方法整理 1.SRCNN Super-Resolution Convolutional Neural Network(…

原始链接:http://blog.csdn.net/jkhere/article/details/16819285 或许有改动,请参考原文! SLIC 超像素(SLICSuperpixels) Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, KevinSmith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine Susstrunk 摘要: 超像素在计算机视觉领域越来越流行.但是,低计算量的算法却很少.我们发明了一种原创的算法,使像素聚类为五维…

用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节.然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊.本文提出了一种基于注意的方法来区分纹理区域和平滑区域.高频细节定位后,进行高频补偿.这种方法可以与先前提出的SISR网络相结合.通过提供高频增强,可以获得更好的性能和视觉效果.本文还提出了自己的由DenseRes块组成的SI…

蒲公英 · JELLY技术期刊 Vol.42 这是一个最好的时代,多样化的平台给了所有人成长发展的机会,各种需求和解决需求的人让人大开眼界:但这也并不是完美的时代,"前端还需要懂什么算法?"."中国人不需要隐私!!"."写个 PPT 还需要耗费时间?"--言路畅通也带来很多无畏的恶意,但天光台高未百尺,下眺林岭如屏帷,当我们站得足够高时,原本的知见障就不再是一个问题. 就好像 Trekhleb 的 JS 算法课:保护隐私也并不是用户在孤军奋战,同…

https://yq.aliyun.com/ziliao/582885 最近一段时间已知忙着赶图像分析与理解的项目,在三个星期内强行接触了CNN,MRF,Caffe,openCV在内的很多东西.现在项目已经完全结束了,反而有点怀念看论文写代码的日子-希望能用这篇博文将我这段时间的工作作一个整理,也方便我之后写报告. 问题描述 深度估计是从2D图片中得到深度信息,深度估计主要分为两种形式:从单个的单目图像中获得深度信息,从一系列不同角度的单目图像中得到深度信息.在这个项目中我用到的方式主要是第一种…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…

1.基本信息 题目:使用马尔科夫场实现基于超像素的RGB-D图像分割: 作者所属:Ferdowsi University of Mashhad(Iron) 发表:2015 International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP) 关键词:微软Kinect传感器:RGB-D图像分割:MRF:法向量 2.摘要 针对问题:能量最小化: 使用场景:室内场景标签问题(分割.分类等): 主要数据:微软Kin…

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,像素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究.本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似…

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818…

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机…

http://infoscience.epfl.ch/record/149300这是SLIC算法的官网,网站有和SLIC相关的资源. SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理,聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离.所以K-means聚类的中心点由五维向量组成.其中包括,记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标,由于XY坐标不能和颜色空间直接进行计算,所以添加了一个紧密度的参数. 算法的实现过程: 1 对于一个包含N个像素的图像而言,如果对…

学习语义分割反卷积网络DeconvNet 一点想法:反卷积网络就是基于FCN改进了上采样层,用到了反池化和反卷积操作,参数量2亿多,非常大,segnet把两个全连接层去掉,效果也能很好,显著减少了参数,只有290万,提升了性能 摘要 提出了一个创新的语义分割算法,反卷积网络.网络前几层用VGG16的结构.反卷积网络由反卷积层和反池化层组成,他们来实现像素级别的语义分割.我们把网络应用于输入图像得到每个结果,再将所有结果组合起来构成最终的语义分割图.这个方法可以降低现有的基于组合深度卷积网络和类别…

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN…

Yongchao Xu--[2018]TextField_Learning A Deep Direction Field for Irregular Scene Text Detection 论文 Yongchao Xu--[2018]TextField_Learning A Deep Direction Field for Irregular Scene Text Detection 作者 亮点 提出的TextField方法非常新颖,用点到最近boundary点的向量来区分不同instance…

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的论文那样, 考虑显著性目标与背景之间的对比度, 而是通过使用流形排序方法, 来使用前景/背景线索对图像元素(像素或者区域)进行排序.  在这种方法中, 图像元素的显著性是基于它们与给定种子/查询的相关性来定义的. 我们将图像表示为一个以超像素为节点的闭环图.这些节点的排序是基于与背景和前景查询的相似性,基于关…

背景 学术界一直困惑的点是"如何让看似黑盒的CNN模型说话",即对它的分类结果给出解释. 这里的解释是指,让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的,并不是深度学习理论层面的解释. 反卷积和导向反向传播 CNN模型的可解释问题,很早就有人在研究了,严格来说只是"CNN可视化".有两个经典的方法. CNN中的卷积.反卷机和反池化 反卷机(Deconvolution).上采样(Unsampling).上池化(Unpooling) UnPooling的过程,特点是在M…

Deep learning:二十九(Sparse coding练习) Deep learning:二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数) Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导) Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)   注意与降维的区别,而且这也是个深坑! 稀疏表达(sparse representation) 这个东西好,原因之一是更接近生物的认知过程. 八(Sparse Auto…

1 介绍(INTRODUCTION) 本文主要对最近的 proposal 检测方法做一个总结和评价.主要是下面这些方法.  2 Detection Proposal 方法(DETECTION PROPOSAL METHODS) 作者将 Detection Proposal 分为两类,grouping method (将图片分为碎片,最后聚合)和 window scoring method (对分成的大量窗口打分). 2.1 分组 proposal 方法(Grouping proposal met…

Selective Search for Object Recognition 作者: J. R. R. Uijlings, K. E. A. van de Sande, T. Gevers, A. W. M. Smeulders. 引用: Uijlings, Jasper RR, et al. "Selective search for object recognition." International journal of computer vision, 104(2) (201…

一.CocoStuff简介 CocoStuff是一款为deeplab设计的,运行在Matlab中的语义标定工具,其标定结果和结合Deeplab训练出的结果均为mat文件格式,该项目源码已在github上进行开源. 二.说明 本文为系列博客第一篇,主要对项目readme进行简单的翻译,主要是为了自己在学习踩坑过程中方便查阅说明,如果能帮到大家便是极好的. *注:未完,部分只是先扔上来,将来会继续完善. 笔者在探索之前并未在网上搜索到关于CocoStuff的相关中文博客,所以这可能是第一篇,有那里不…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5013968.html 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…