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怎样做网站维护,百度推广代理商赚钱吗,国外网站首页设计,北京市疫情最新情况文章目录 图像分割基于阈值、基于边缘基于区域、基于图论 人脸检测Haar-like特征级联分类器 行人检测HOGSVMDPM 图像分割 把图像划分成若干互不相交的区域。经典的数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特征之一:不连续性和相似性。 基于阈值、基于边缘 基于…

文章目录

  • 图像分割
    • 基于阈值、基于边缘
    • 基于区域、基于图论
  • 人脸检测
    • Haar-like特征+级联分类器
  • 行人检测
    • HOG+SVM
    • DPM

图像分割

  • 把图像划分成若干互不相交的区域。
  • 经典的数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特征之一:不连续性和相似性。

基于阈值、基于边缘

  • 基于阈值:基于图像灰度特征计算一个或多个灰度阈值。将灰度值与阈值比较,最后将比较结果分到合适的类别中。

  • 在这里插入图片描述
    大津法

  • 基于边缘:边界线上连续的像素点集合,是图像局部特征不连续性的反映。体现灰度、颜色、纹理等图像特征的突变。

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基于区域、基于图论

  • 区域分割:
    - 区域生长法
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    - 分水岭算法
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  • 图论分割
    - Graph Cuts分割
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    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    - 先取两个种子点(前景和背景)
    - 然后建立一个图,途中边的粗细表示对应权值的大小
    - 然后找到权值和最小边的组合
    - 完成图像分割的功能
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    - GrabCut分割
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  • 物体分割
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人脸检测

Haar-like特征+级联分类器

表示人来云某些特征
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行人检测

HOG+SVM

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DPM

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http://www.tj-hxxt.cn/news/110822.html

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