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【手撕算法】C++实现超像素分割算法

点击上方"蓝色小字"关注我呀 写完这篇,图像分割的传统方法就快全了,传统图像分割大体有基于阈值的,这类就没啥算法可以写,所以直接略过了;然后就是K-means这种聚类/分裂的,从几个点开始进行聚类分割,或者一张图不断分裂达到分割目的; 【手撕算法】K-means算法实现主题色提取 再有就是区域生长这类的; 【手撕算法】基于队列实现的区域增长分割算法 以及分水岭算法,分水岭算法代码写好有一段时间了,但实在不知道文章咋写...就再放放吧;最后就是超像素分割了,超像素分割有k-means算法的影子,所以可以先看看k-means算法的代码实现过程。 算法原理 初始化种子点(聚类中心):按照设定的超像素个数,在图像内均匀的分配种子点。假设图片总共有 N 个像素点,预分割为 K 个相同尺寸的超像素,那么每个超像素的大小为N/ K ,则相邻种子点的距离(步长)近似为S=sqrt(N/K)。 在种子点的n*n邻域内重新选择种子点(一般取n=3)。具体方法为:计算该邻域内所有像素点的梯度值,将种子点移到该邻域内梯度最小的地方。这样做的目的是为了避免种子点落在梯度较大的轮廓边界上,以免影响后续聚类效果。 ...

大盘点 | 2020年2篇目标跟踪算法最佳综述

作者丨cynthia yawain 转载丨极市平台 导读 我们对2020年全部计算机视觉目标跟踪方向综述论文进行了分方向梳理。 引言 在过去的一年中,计算机视觉领域出现了许多优秀的工作,并推动了相关领域的技术发展与进步。去年上半年,极市曾盘点过计算机视觉领域综述论文,并进行了分类整理,得到了很多读者的支持。因此,在2021年初,我们对2020年出现的全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理,希望能帮助大家学习进步。 注:文章将同步更新于Github上,欢迎大家 star/forkhttps://github.com/extreme-assistant/survey-computer-vision 综述一 【1】 Correlation Filter for UAV-Based Aerial Tracking: A Review and Experimental Evaluation 标题:相关过滤无人机空中跟踪技术综述与实验评估作者:Changhong Fu, Geng Lu链接:https://arxiv.org/abs/2010.06255 本文共梳理94篇相关文献,由同济大学学者提...

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