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,

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!

前两天有个朋友说,想实现一个文本文件按照固定行数进行分割成多个文本文件,却不知如何实现.如果数据量小手动分割下就好了,如果数据量很大的话手动完成实在太耗费人力了,也不现实.那么就需要借助脚本去实现.既然有朋友想简单的完成这个任务,那么不如记录下来,给需要的朋友提供方便. 下面我就分别使用python和php进行脚本的实现和操作,当然用其他语言都能实现,大家可根据对语言的熟悉程度进行自主选择,如果有朋友还没有达到编写代码的能力的话,那么最起码对语言环境的使用要会,只要达到这些,就可以完成如下工作.

被誉为计算机视觉领域 "奥斯卡" 的 CVPR 刚刚落下帷幕,2021 年首届 "新内容 新交互" 全球视频云创新挑战赛正火热进行中,这两场大赛都不约而同地将关注点放在了视频目标分割领域,本文将详细分享来自阿里达摩院的团队在 CVPR DAVIS 视频目标分割比赛夺冠背后的技术经验,为本届大赛参赛选手提供 "他山之石". 作者|负天 与图像识别不同,AI 分析理解视频的技术门槛较高.长期以来,业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破.以 CVP

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

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

Python超简单的HTTP服务器 安装了python就可以 python -m SimpleHTTPServer 执行这一个命令即可实现一个HTTP服务器,将当前目录设为HTTP服务目录,可以通过http://localhost:8000 或http://ip:8000访问.

今天无意google时看见,心里突然想说,python做web服务器,用不用这么简单啊,看来是我大惊小怪了. web1.py   1 2 3 #!/usr/bin/python import SimpleHTTPServer SimpleHTTPServer.test() web2.py   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #!/usr/bin/python import SimpleHTTPServer import SocketSer

C 语言 字符串命令 strstr()的用法 实现将原字符串以分割串分割输出 strstr() 命令是在原字符串中查找指定的字符串第一次出现的地址,用这个特性可以实现字符的分割,判断是否包涵等功能: 下面的这个例子是实现 字符串以分割串分割输出: 1 #include <stdio.h> 2 #include <string.h> 3 4 int main() 5 { 6 char *str="aaa||a||bbb||c||ee||"; 7 char *sp=

今日内容一些小的干货 一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址: name = '太白' print(id(name)) # 1585831283968 那么 is 是什么? == 又是什么? == 是比较的两边的数值是否相等,而 is

前言 编写python程序有时候需要对代码块进行comment,本文对此介绍. 方法 python注释的三种方法: 1.井号注释单行代码: # 2.三个单引号或三个双引号注释语句块: ''' 或者" " " 3.井号加两个百分号画出语句块分界线: #%% 代码 ''' #data.csv is created by make_data.py data=pd.read_csv('data.csv') ''' #get X and y X=data.iloc[:,:-1].val

python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,那就有人问了,什么是内存地址呢? 你只要创建一个数据(对象)那么都会在内存中开辟一个空间,将这个数据临时加在到内存中,那么这个空间是有一个唯一标识的,就好比是身份证号,标识这个空间的叫做内存地址,也就是这个数据(对象)的id,那么你可以利用id()去获取这个数据的内存地址: name = '太白' print(i

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位. 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

案例 将一个 pdf 文件按要求分割为几个部分.比如说一个pdf有20页,分成5个pdf文件,每个pdf文件包含4页.设计函数实现? Python代码 from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter # 分割 pdf 函数定义 def splitPDF(input_pdf, out_num, split_site): for i in range(out_num): with open(input_pdf, 'rb') as open_pdf, \

在做图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 1. 思路 一开始想偷个懒,直接用OpenCV的模型,结果发现效果不佳.文字出现了过度分割的问题,部分文字甚至没有被识别: 于是只好使用传统方法,投影法.对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字.代码参考https://www.cnblogs.com/zxy-joy/p/10687152.

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =

12.字符串的分割和组合 12.1 str.split():字符串分割函数 通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表. 语法: str.split(s, num)[n] 参数说明: s:表示指定的分隔符,不写的话,默认是空格(’ ‘).如果字符串中没有给定的分隔符时,则把整个字符串作为列表的一个元素返回. num:表示分割次数.如果指定了参数num,就会将字符串分割成num+1个子字符串,并且每一个子字符串可以赋给新的变量. [n]:表示选取第n个分片,n表示返回的list中元素