相比于之前实例分割里面说到的，这里的区别是更换了输出Head，即把mask分支更换为关键点分支即可。在实现上每一个关键点转换为COCO格式，由3个值组成：横坐标x，纵坐标y，状态v。每一个关键点使用一个56*56的掩码表示，大部分位置为0，仅关键点位置为1。三、基于热力图的方法 Heatmap将每一个关键点坐标用一个概率图来表示
voidRegionGrow(cv::Mat&grayImage,Point2i pt,int th){Point2i ptGrowing;//待生长点位置int nGrowLable=0;//标记是否生长过int nSrcValue=0;//生长起点灰度值int nCurValue=0;//当前生长点灰度值//matDst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); //创建一个空白区域,填充为黑色intX[8]={-1,0,...
边缘检测法通过识别像素突变定位区域边界，常用算子包括Sobel、Canny。道路识别场景中，车道线边缘梯度变化明显，Canny算子能有效提取连续边缘线。但单独使用边缘检测容易得到碎片化结果，通常与区域分割方法结合，先定位边缘再填充闭合区域。聚类分割法把像素特征映射到多维空间进行分组。K-means算法在卫星图像分类中使用广泛，...
该方法的关键就是如何选择初始的种子像素以及生长准则。 区域分裂合并法:该方法首先要确定分裂合并的准则,然后对图像进行分裂(1->4;4->16...),直到相邻区域满足一致性特征时,将他们合并为一个大区域,直到所有区域不满足分裂合并准则为止。分裂的最差一种情况就是,分裂到单个像素级别,这就类似种子区域生长法了,合...
4邻域的区域生长算法图片分割,生长准则为种子点与遍历点像素值之差小于某个阈值。自己拍的一个照片,效果如下: python代码如下: importcv2importnumpy as npclassRegionalGrowth:def__init__(self,imgPath): self.imgPath=imgPathdefzh_cn(self,string):returnstring.encode("gbk").decode('UTF-8', errors='igno...
1.区域生长法(Region Growing):从某个起始点开始,不断地向周围生长,直到达到一定条件为止,例如颜色、纹理或灰度值等。这种方法需要手动选择起始点,并且计算复杂度较高。 2.分裂与合并法(Split andMerge):将整张图像看作一个区域,将其分割成若干个子区域,然后对相邻的区域进行比较,并将相似的区域合并成更大的区...
人脸语义分割19个类别 人脸区域分割算法 双峰阈值分割法提取人眼 人眼区域分割(1)初步通过求人脸的灰度投影曲线,得到人脸矩阵从行角度变化的规律:波谷一定包含人眼的部分,波峰到波谷的阶跃最大的部分一般为眼睛到鼻尖的部分。 思路: 通过人脸的灰度变化规律提取包含人眼部分的ROI图片,此时眼睛作为前景,而皮肤作为背景,可...
1、区域生长分割算法: 区域生长分割算法的输出是一个聚类集合,每个聚类集合被认为是同一光滑表面的一部分。该算法思想:首先依据点的曲率值对点进行排序,之所以排序,是因为区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的,这个点就是初始种子点,初始种子点所在的区域即为最平滑的区域,一般场景中平面区域较大,这样从最平滑的...
3896 6 7:26 App 图像分割-区域合并算法(region merging) 1856 -- 47:55 App 25-区域分割(区域生长) 4261 -- 4:02 App 区域生长算法 2594 23 11:01:46 App UNet/DeeplabV3/Mask2former/SAM/Maskrcnn五大图像分割算法原理详解+项目实战,图像分割入门必备! 515 -- 11:44 App Slicer 终极 分割教程...