超像素 superpixels 是什么东西

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 models of images, such as Markov random fields, are often defined on this regular grid. Or, face detection is typically done by matching stored templates to every fixed-size (say, 50x50) window in the image.

The pixel-grid, however, is not a natural representation of visual scenes. It is rather an "artifact" of a digital imaging process. It would be more natural, and presumably more efficient, to work with perceptually meaningful entities obtained from a low-level grouping process. For example, we can apply the Normalized Cuts algorithm to partition an image into, say, 500 segments (what we call superpixels).

低级特征分组处理的结果 就叫做 superpixels

Empirical Studies and Applications]" title="超像素:以经验为根据的研究和应用[Superpixel: Empirical Studies and Applications]" action-data="http%3A%2F%2Fttic.uchicago.edu%2F~xren%2Fresearch%2Fsuperpixel%2Fimages%2F100048.jpg" action-type="show-slide" style="margin: 0px; padding: 0px; border-width: 0px; list-style: none;"> Empirical Studies and Applications]" title="超像素:以经验为根据的研究和应用[Superpixel: Empirical Studies and Applications]" action-data="http%3A%2F%2Fttic.uchicago.edu%2F~xren%2Fresearch%2Fsuperpixel%2Fimages%2F100048_seg.jpg" action-type="show-slide" style="margin: 0px; padding: 0px; border-width: 0px; list-style: none;">
(a) (b)
Empirical Studies and Applications]" title="超像素:以经验为根据的研究和应用[Superpixel: Empirical Studies and Applications]" action-data="http%3A%2F%2Fttic.uchicago.edu%2F~xren%2Fresearch%2Fsuperpixel%2Fimages%2F100048_overseg.jpg" action-type="show-slide" style="margin: 0px; padding: 0px; border-width: 0px; list-style: none;"> Empirical Studies and Applications]" title="超像素:以经验为根据的研究和应用[Superpixel: Empirical Studies and Applications]" action-data="http%3A%2F%2Fttic.uchicago.edu%2F~xren%2Fresearch%2Fsuperpixel%2Fimages%2F100048_seg_overseg.jpg" action-type="show-slide" style="margin: 0px; padding: 0px; border-width: 0px; list-style: none;">
(c) (d)

a是待处理图片,b是人类的视觉分割,c是superpixel map,d是根据c新做的人类视觉分割

其方法有多种

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f126f5b010134a3.html 方法简介

时间: 2024-08-09 05:56:07

超像素 superpixels 是什么东西的相关文章

分水岭超像素

前言: 超像素这个概念被提出以来,各种方法层出不穷~在计算机视觉和模式识别中也被广泛的应用.最近几年,CVPR,ICCV,PAMI,TIP,ICIP等各种期刊.会议关于超像素的论文超多.其实,这也说明了一个问题,超像素的实现其实很简单,所以才蹦出那么多算法的文章来.... 其实早在2010年冬天,帮同学下载一篇论文,就是大名鼎鼎的 Turbo Pixel,PAMI上的一篇文章,同学是想把这个跟遥感结合以下,搞来应用一下.论文下载下来一看,我去...这不是很普通嘛,为啥能发PAMI.顺便去下载了作

超像素分割, 并获取每一个分区

参考.学习自Greatpyimagesearch from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 # args args = {"image": './hand_0

总结一些机器视觉库

通用库/General Library OpenCV   无需多言. RAVL  Recognition And Vision Library. 线程安全.强大的IO机制.包含AAM. CImg  很酷的一个图像处理包.整个库只有一个头文件.包含一个基于PDE的光流算法. 图像,视频IO/Image, Video IO FreeImage DevIL ImageMagick FFMPEG VideoInput portVideo AR相关/Augmented Reality ARToolKit 

转载:2013计算机视觉代码合集

转载,原文地址http://blog.csdn.net/daoqinglin/article/details/23607079 -------------------------------------------------------------------------- 来源: http://www.yuanyong.org/cv/cv-code-one.html http://www.yuanyong.org/cv/cv-code-two.html http://www.yuanyong

计算机视觉牛人博客和代码汇总

每个做过或者正在做研究工作的人都会关注一些自己认为有价值的.活跃的研究组和个人的主页,关注他们的主页有时候比盲目的去搜索一些论文有用多了,大牛的或者活跃的研究者主页往往提供了他们的最新研究线索,顺便还可八一下各位大牛的经历,对于我这样的小菜鸟来说最最实惠的是有时可以找到源码,很多时候光看论文是理不清思路的. 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 Lab

计算机视觉牛人博客和代码汇总(全)

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2013计算机视觉代码合集四

特征提取 SURF特征: http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(当然这只是其中之一) LBP特征(一种纹理特征):http://www.comp.hkbu.edu.hk/~icpr06/tutorials/Pietikainen.html Fast Corner Detection(OpenCV中的Fast算法):FAST Corner Detection -- Edward Rosten 机器视觉 A simple object

计算机视觉牛人博客和代码汇总(全)-转载

每个做过或者正在做研究工作的人都会关注一些自己认为有价值的.活跃的研究组和个人的主页,关注他们的主页有时候比盲目的去搜索一些论文有用多了,大牛的或者活跃的研究者主页往往提供了他们的最新研究线索,顺便还可八一下各位大牛的经历,对于我这样的小菜鸟来说最最实惠的是有时可以找到源码,很多时候光看论文是理不清思路的. 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 Lab

CNN卷积神经网络新想法

最近一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来,看了好多论文,写了一篇综述,对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法,早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时只用来识别支票上的手写体数字,并且应用于实际.2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力,从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构,重新回到人们视线,此时硬件的运算