内容简介 将Alpha Matting抠图算法由c++ 版本移植至c#环境. 主要采用OpenCV的C#版本Emgu取代c++支撑的OpenCV. 参考资料 http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/SharedMatting/ 这个网页是算法的论文介绍页,可以从该网页下载到论文原文以及测试用图以及linux下的Demo. https://github.com/np-csu/AlphaMatting我从该网页下载了Alpha Matting算法的c++源码. http

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于

一.抠图算法简介 Alpha matting算法研究的是如何将一幅图像中的前景信息和背景信息分离的问题,即抠图.这类问题是数字图像处理与数字图像编辑领域中的一类经典问题,广泛应用于视频编缉与视频分割领域中.Alpha matting的数学模型是     由Porter 和 Duff于1984 年提出[1].他们首先引入了α 通道的概念,即它是一种前景和背景颜色的线性混合表示方法.一张图片包含前景信息.背景信息,将该图片看成是前景图和背景图的合成图,于是便有了以上的混合模型.前景α为1, 背景α为

目录 1.算法叙述 1.1.透明度混合算法1 1.3.简易Alpha混合算法 2.算法实现代码和测试 2.1.透明度混合算法1实现代码 2.1.AlphaBlend算法实现代码 2.3.测试截图 2.4.完整测试程序代码 1.算法叙述 算法参考自:[RGBA alpha 透明度混合算法] ,下面的叙述和实现中有一些个人修改在里面. 1.1.透明度混合算法1 R1.G1.B1.Alpha1 为前景颜色值,R2.G2.B2.Alpha2 为背景颜色值,则: Alpha = 1 - (1 - Alph

RGBA alpha 透明度混合算法 .分类: 图像处理 Ps技术 2011-05-25 09:11 1112人阅读 评论(0) 收藏 举报 Alpha 透明度混合算法,网上收集整理,分成以下三种: 一. R1,G1,B1,Alpha1 为前景颜色值,R2,G2,B2,Alpha2 为背景颜色值,则 前景色 R = R1 * Alpha1 + R2 * Alpha2 * (1-Alpha1) : G = G1 * Alpha1 + G2 * Alpha2 * (1-Alpha1) : B = B

1. Bayesian Matting, Chuang, CVPR 2001.http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/papers/cvpr2001.pdf  论文下载http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/image-matting/项目网址 2. GraphCut Segmentation System, Rother, 2004.http://pd

工作中,做一些炫点的界面都需要用到PNG图片,Wince里面微软也提供了PNG图片的支持,不过Alpha的混合速度比较慢,所以自己实现了一个Alpha的混合运算接口,经过测试,要比微软AlphaBlend快4.5倍.当然Alpha混合的方法也适合window下的VC使用.下面有测试的数据. 原创博文,需要转载,请标明出处:http://www.cnblogs.com/mythou/p/3150396.html 1.创建兼容32位位图. 一般界面贴图,我们都是使用微软的兼容DC和兼容位图进行处理.

Alpha图形叠加算法Matlab+Verilog实现 1.1. Alpha算法的研究 Alpha通道是一个8位的灰度通道,该通道用256级灰度来记录图像中的透明度信息,定义透明.不透明和半透明区域,其中黑表示全透明,白表示不透明,灰表示半透明[15]. 半透明混合算法目前在常用到的算法是AlphaBlend.其算法如下:假设一幅图象是A,另一幅透明的图象是B,那么透过B去看A,看上去的图象C就是B和A的混合图象,设B图象的透明度为alpha(取值为0-1,1为完全透明,0为完全不透明).Alp

自然图像抠图/视频抠像技术发展情况梳理(image matting, alpha matting, video matting)--计算机视觉专题1 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8581225 图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection.Visual Attention)--计算机视觉专题2 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/86571

Alpha 混合的算法很简单,基于下面的公式就可以实现: D := A * (S - D) / 255 + D D 是目标图像的像素, S 是源图像的像素 A 是 Alpha 值, 0 为全透明, 255 为不透明. 下面是 16 位 565 格式的混合算法的实现,首先用最简单的方式实现,即逐个像素的处理: // 一次处理一个像素,比较简单,但速度较慢 procedure AlphaBlend656(BmpDst, BmpSrc: TBitmap; Alpha: Byte); var i, j,

(图片是游戏的示意图,来自互联网,与本文程序无关) 看题目就知道是写给初学者的,没需要的就别看了,自己都觉得怪无聊的. 很多游戏的耐玩性都来自精巧的算法,特别是人工智能的水平.比如前几天看了著名的Alpha GO的算法,用了复杂的人工智能网络.而最简单的,可能就是连连看了,所以很多老师留作业,直接就是实现连连看. 连连看游戏的规则非常简单: 两个图片相同. 两个图片之间,沿着相邻的格子画线,中间不能有障碍物. 画线中间最多允许2个转折. 所以算法主要是这样几部分: 用数据结构描述图板.很简单,一

百度百科 Definition&Solution 对于求树上\(u\)和\(v\)两点的LCA,使用在线倍增可以做到\(O(nlogn)\)的复杂度.在NOIP这种毒瘤卡常比赛中,为了代码的效率,常使用tarjan的离线LCA算法预处理各点复杂度.其复杂度为\(O(n~\alpha~(a))\) 在算法中,使用dfs遍历每个点.在回溯时,使用并查集维护每个被遍历到的点的已经回溯的最浅祖先.显然对于两个点,当一个点被后遍历到的时候,他们的LCA就是被先遍历到的点被维护的祖先. 在使用中使用并查集维

(注:本篇博文是对<统计学习方法>中决策树一章的归纳总结,下列的一些文字和图例均引自此书~) 决策树(decision tree)属于分类/回归方法.其具有可读性.可解释性.分类速度快等优点.决策树学习包含3个步骤:特征选择.决策树生成.决策树修剪(剪枝). 0 - 决策树问题 0.0 - 问题描述 假设训练集为 $$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots ,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i=(x_i^{(1)},x_i^{(2)},\cdots,x_i^{(n

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo

经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Scissors或者Livewire. 本来是给一个图像分割项目算法评估时的Python框架,觉得有点意思,就稍稍拓展了一下,用PyQt加了个壳,在非常简陋的程度上模拟了一下的磁力套索功能.为什么简陋:1) 只实现了最基本的边缘查找.路径冷却,动态训练,鼠标位置修正都没有,更别提曲线闭合,抠图,Alpha M

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [O

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc

来自 MIT CSAIL 的研究人员开发了一种精细程度远超传统语义分割方法的「语义软分割」技术,连头发都能清晰地在分割掩码中呈现.在对比实验中,他们的结果远远优于 PSPNet.Mask R-CNN.spectral matting 等基准.这项技术对于电影行业的 CGI 技术具有重大意义,精细的分割掩码能很好地分离图像中的前景和背景,只要鼠标一点,就能轻易地改变前景.背景的种类.也就是说,像<变形金刚><复仇者联盟><奇幻森林>中的大部分电影特效将可以完全自动化地生成

1.SRCNN-译文.doc https://max.book118.com/html/2017/0628/118607667.shtm 见SRCNN翻译:彩色通道的实验 - wangxujin666的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wangxujin666/article/details/82963187 结论:RGB通道联合训练效果最好:YCbCr通道下,Cb.Cr通道对性能提升基本无帮助,只基于Y通道的训练效果更好. Y pre-train:首先,保证Y

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------