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图像分割算法有哪些
如何在计算机视觉中使用Bounding Box(Bbox)?
答:
Bbox通常被用作
分割算法
的输入之一,以便为算法提供区域进行分割,并定位出每个区域的范围。总之,Bbox是计算机视觉中一种广泛应用的技术。它通常用于目标检测和
图像分割
任务中,以定位和识别图像中的目标对象。通过本文介绍的内容,你应该可以更好地理解如何在计算机视觉中使用Bbox和它的一些常见应用场景。
图像
分析的分析过程
答:
②分割:从物景图像中分解出物体和它的组成部分(见
图像分割
)。组成部分又由图像基元构成。把物景分解成这样一种分级构造,需要应用关于物景中对象的知识。一般可以把分割看成是一个决策过程,它的
算法
可分为像点技术和区域技术两类。像点技术是用阈值方法对各个像点进行分类,例如通过像点灰度和阈值的...
几种经典的二值化方法及其vb.net实现
答:
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他
图像分割算法
一样,没有一个现有方法对各种各样的...
图像
处理属于什么分类
答:
比如我用拉普拉斯算子增强,图像的纹理细节减弱,边缘信息增强。 得到结果就是一个边界图。
图像分割
是分割,可以分割不同的区域。 比如我用分水岭
算法
可以使不同区域填充,从而使图像不同的地方能分离出来。 非要说联系?那就是图像分割之前一般先进行图像增强,以使效果明显。问题二:有关图像处理,图像...
分割
原理体现出了为解决物理矛盾而进行的什么分离
答:
空间和条件分离。我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程,因此图像分割可以认为是按像素进行分类的问题。传统的
图像分割算法
均是基于灰度值的不连续和相似的性质。而基于深度学习的图像分割技术则是利用卷积神经网络,来理解图像中的每个像素所代表的...
如何求最小割集?
答:
最小割集是在图论中常见的一个概念,它指的是将一个连通
图分割
成两个不相交的子图所需要删除的最少的边的集合。求解最小割集在某些
算法
和应用中是非常重要的,例如网络流算法、
图像分割
和社交网络分析等。下面介绍两种求解最小割集的方法:Ford-Fulkerson算法和Stoer-Wagner算法。Ford-Fulkerson算法 Ford...
(急)数字
图像
处理主要包含哪八个方面的内容
答:
图像增强用于改善图像视觉质量;图像复原是尽可能地恢复图像本来面目;图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据,使图像便于存储和传输;
图像分割
就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。图像分类是在将图像经过某些预处理(压缩、增强和复原)后,再将图像中有用物体的特征进行分割,特征提取,进而...
图像分割
的总结展望
答:
对
图像分割算法
的研究已有几十年的历史,借助各种理论至今已提出了上千种各种类型的分割算法。尽管人们在图像分割方面做了许多研究工作。但由于尚无通用分割理论,因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。但是可以看出,图像分割方法正朝着更快速、更精确的...
数字
图像
处理的主要方法
答:
第二类方法是直接在空间域中处理
图像
,它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算,它不同于常用的频域和空域的方法,是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的,所以图像并行处理结构和图像并行处理
算法
也是图像处理中...
为什么
图像分割
边缘很混乱?
答:
图像分割边缘混乱的原因可能有很多,其中一些原因可能是由于图像中的噪声、光照变化、物体形状和大小的变化等因素导致的。此外,如果使用的是传统的
图像分割算法
,那么它们可能无法很好地处理这些因素,从而导致边缘混乱。如果您使用的是深度学习算法进行图像分割,那么您可以尝试使用更好的网络架构或更好的训练...
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