opencv 本身就提供了 Graph Cut 的实现函数grabCut,文档在这里:https://docs.opencv.org/3.4/d8/d83/tutorial_py_grabcut.html。加上 Graph cut 并没有训练阶段,直接就能进行抠图,之前用了两期的息肉检测图像,大伙估计也看腻了,这次换点图片来测试。 grabCut提供了两种分割模式,基于方框的和基于mask的,在代码...
为了解决这些问题,GrabCut在交互方式上也像其他算法一样,支持用户迭代式的改进。 3.4 GrabCut和其他方法的比较 作者的论文中列出了GrabCut和其他方法在交互方式和结果上的比较: 可以看到,GrabCut对用户的操作要求是最简单的,而结果却并非常好。注意这里为了能够让GraphCut算法支持彩色图片,作者的实现将统计信息换成了...
Graph cut的目的在于找到图的Min-cut,Cut将V’分割为两个部分,去掉这些边将使舍得图中的任意一个节点只与s或t相连通(如下图),而Min-cut是所有cut中边的能量值总和最小的一个。 算法上要直接找Min-cut是十分困难的,通常要将问题转化为与之等价的Max-flow问题(理论推导点我)。Graph cut具体应用的性能关键在...
<GRAPH BASED ALGORITHMS FOR SCENE RECONSTRUCTION FROM TWO OR MORE VIEWS>(Kolmogorov's PhD thesis 04), 这篇论文是Kolmogorov的博士论文,实现了Graph CUT用于立体视觉的匹配,它改善了传统GRAPH CUT计算耗时的缺点,他还因此称为微软一员,专门从事GRAPH CUT在图像处理上的应用。 <What energy functions can be mi...
为了分割前景和背景,文章最后会采用min-cut方法,寻找一条能够使得被切开的连接的总能量最小的缝隙 看到这里,大家应该感觉到此方法的关键就是如何为连接赋以合适的能量E。原论文将E用非常经典的Gibbs形式表达为: 其中: A代表每个像素的标签,例如前景标记为1,背景标记为0 ...
graph cut problem, see [28]. The relaxation with the best known worst case approx- imation guarantee yields a semi-definite program, see [3]. However, it is practically infeasible for graphs with more than 100 vertices due to the presence of O(n 3 ) constraints where n is the ...
For nonconvex clique potentials, often used owing to their discontinuity preserv- ing ability, we face an NP-hard problem for which we devise an approximate solution. Both algorithms solve integer optimization problems, by computing a sequence of binary optimizations, each one solved by graph cut ...
分析了查找路径时高权值边的存在对于合成结果的影响,在graphcut算法的基础上,针对其在查找最优路径时,没有考虑到高权值的边对于路径选取的影响这一缺点,结合其将重叠区域看作一个带权图的优点,对其进行了改进,提出了一种新的查找最优路径的算法,采用一种新的度量距离的方法,对算法查找到的最短路径进行选取,得出...
经典图割算法中图的构建及实现之graph-cut 本文目的: 讲解目前典型的3种图割算法:graph-cut、grab-but、one-cut。本文主要讲解graph-cut的方法在应用时,准则函数与图构建关系,如何构建图,以及如何代码实现图的构建。图割的原理网上文章和论文已介绍比较详细,不再详细