：提取图像前景时，先用一个矩形框指定前景区域所在的大致范围，然后不断迭代地分割，直到达到最好的效果。...接着，将标注后的图像作为掩膜，让算法不断迭代前景从而得到最终的结果。...该参数用于确定前景区域、背景区域和不确定区域 rect表示包含前景对象的区域，该区域外的部分被认为是“确定背景”。...表示算法内部使用的数组，只需要创建大小(1, 65)的numpy.float64数组 fgdModel表示算法内部使用的数组，只需要创建大小(1, 65)的numpy.float64数组 iterCount...表示迭代次数 mode表示迭代模式 网址：https://docs.opencv.org/master/d8/d83/tutorial_py_grabcut.html
用一种颜色(或强度)标记我们确定为前景或对象的区域，用另一种颜色标记我们确定为背景或非对象的区域，最后用0标记我们不确定的区域。 这是我们的标记。然后应用分水岭算法。...在他们的论文“GrabCut”中：使用迭代图切割的交互式前景提取。需要一种算法以最少的用户交互进行前景提取，结果是 GrabCut。 从用户的角度来看它是如何工作的？...然后算法对其进行迭代分割以获得最佳结果。完毕。但是在某些情况下，分割不会很好。例如，它可能将某些前景区域标记为背景，反之亦然。在这种情况下，用户需要进行精细的修饰。...只需创建两个大小为 (1,65) 的 np.float64 类型零数组 iterCount - 算法应该运行的迭代次数 mode 应该是cv2.GC_INIT_WITH_RECT或cv2.GC_INIT_WITH_MASK...这一切都是直截了当的。让算法迭代运行 5 次。模式应该是cv2.GC_INIT_WITH_RECT，这是因为使用的是矩形。然后运行grabcut。它修改蒙版图像。
介绍一种通过数据驱动的方法，在自定义数据集上选择最快，最准确的ANN算法 ?...人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法，但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法，例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比，具有380倍的速度，同时提供了...Small World graphs） 一些其他算法 作为数据科学家，我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...在本文中，我将演示一种数据驱动的方法，通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库，确定哪种ANN算法是自定义数据集的最佳选择。 ?...下图是通过使用距离度量在glove-100 数据集上运行ANN基准而得到的图形。在此数据集上，scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数，因此在该数据集上具有最佳的算法。 ?
前言 在OpenCV中的图像分割中GrabCut分割算法，该算法可以方便的分割出前景图像，操作简单，而且分割的效果很好。...在前我们刚用学了OpenCV中的鼠标回调函数，也是为了这章用GrabCut做基础。...前景 iterCount: 迭代次数，必须大于0 mode：用于指示grabcut用什么函数进行操作 GC_INIT_WITH_RECT //用矩形框初始化...定义了用GrabCut所用到的基本参数及方法 初始化mask，设置为背景 ? 然后设置接N键来进行GrabCut的图像分割 ? 鼠标按下事件里加入两个参数的初始化 ?...通过GrabCut方法分割后的效果 ---- -END-
Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。...OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。...代码清单8-21 grabCut()函数原型 void cv::grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask,...iterCount：算法需要进行的迭代次数。 mode：分割模式标志，该参数值可选择范围以及含义在表8-5给出。...标志参数 简记 含义 GC_BGD 0 明显为背景的像素 GC_FGD 1 明显为前景（对象）的像素 GC_PR_BGD 2 可能为背景的像素 GC_PR_FGD 3 可能为前景（对象）的像素
0,1).astype('uint8') img=img*mask2[:,:,np.newaxis] pylab.imshow(img) pylab.colorbar() pylab.show() 算法...：Grabcut是一种交互式分割方法，该方法使用图论的max-flow/min-cut算法从图像的背景中提取前景。...用户根据提供提示，输入图像中指定前景区域，使用该算法对图像进行迭代分割，得到最佳结果。基于图论的方法还有GraphCut，GrabCut、Random Walk等。...采用max flow算法，一次全局求解最小能量割边，能量定义如下： E(L)=aR(L)+B(L) 其中，系数a是一个权重系数，R(L)是S与各个像素点之间的虚线，B(L)是各像素点之间的实线。...Grabcut : interactive foreground extraction using iterated graph cut. Acm Trans Graph, 23.
为了解决这个问题，微软研究室提出了更加快捷高效的GrabCut分割算法。GrabCut需要用户提供一个矩形，矩形内包含前景，而矩形外是背景。GrabCut具体步骤如下： 1....由以上步骤可以看出，GrabCut是一个循环执行的算法，其循环的目的是为了EM（Expectation Maximization）。因为用户提供的矩形内也有部分背景像素，所以这样的种子是不完全正确的。...参数六：iterCount，迭代次数。注意，可以通过使用mode == GC_INIT_WITH_MASK或mode == GC_EVAL进行进一步调用来完善结果。...标志位值含义GC_INIT_WITH_RECT0使用提供的矩形初始化状态和掩码。之后根据算法进行迭代更新GC_INIT_WITH_MASK1使用提供的掩码初始化状态。...GC_EVAL2表示算法应该恢复GC_EVAL_FREEZE_MODEL3表示算法仅在固定模型下运行grabCut算法（单次迭代） 操作 /** * 图像分割 Grabcut * author: yidong
(img) pylab.colorbar() pylab.show() 算法：Grabcut初始化图像分割是通过输入掩模为算法提供一些提示，掩模上有一些绿色和红色的标记，给算法提供了一些提示，这些像素分别属于前景像素和背景像素...，使用该算法对图像进行迭代分割，得到最佳结果。...基于图论的方法还有Graphcut、Random Walk等。...采用max flow算法，一次全局求解最小能量割边，能量定义如下： E(L)=aR(L)+B(L) 其中，系数a是一个权重系数，R(L)是S与各个像素点之间的虚线，B(L)是各像素点之间的实线。...Grabcut : interactive foreground extraction using iterated graph cut. Acm Trans Graph, 23.
分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。...iterCount[, # 算法在返回结果之前应该进行的迭代次数，必须大于0。...当你第一次调用 cv2.grabCut() 时，它们可以是空数组，但如果需要迭代多次并且中间需要重启算法（可能在允许用户提供额外的“确定”像素来指导算法之后），你就需要传入由上一次运行所填充的相同（未修改...之后，它运行算法的 iterCount 迭代。 cv2.GC_INIT_WITH_MASK 该函数使用提供的掩码初始化状态。...cv2.GC_EVAL_FREEZE_MODEL 该值意味着算法应该只使用固定模型运行 grabCut 算法（单次迭代） 示例代码 img = mt.cv_rgb_imread('img1
交互式图像分割是指，首先由用户以某种交互手段指定图像的部分前景与部分背景，然后算法以用户的输入作为分割的约束条件自动地计算出满足约束条件下的最佳分割。...该类方法将图像映射为赋权无向图，把像素视作节点，利用最小切割得到图像的最佳分割。 2.几种改进算法 Graph Cut[1]算法是一种直接基于图切算法的图像分割技术。...Grabcut[2]算法方法的用户交互量很少，仅仅需要指定一个包含前景的矩形，随后用基于图切算法在图像中提取前景。 Lazy Snapping[4]系统则是对[1]的改进。...算法，并且返回算法运行迭代的次数*/ int GCApplication::nextIter() { if( isInitialized ) //使用grab算法进行一次迭代，参数2为mask，里面存的...mask位是：矩形内部除掉那些可能是背景或者已经确定是背景后的所有的点，且mask同时也为输出 //保存的是分割后的前景图像 grabCut( *image, mask, rect, bgdModel
而GrabCut要解决的就是如何用最简单快速的用户交互来实现最准确的图像分割： ? 其实不仅是GrabCut的作者，其他人也都在进行类似的研究，但总有各种问题出现。...有的时候，仅仅框住前景还不能得到最好的结果，GrabCut还支持迭代式的修复，能够允许用户用画线的方式标注出前景或背景，从而得到更加精准的结果，例如下图中，第一遍红框框住士兵时，算法只得到了部分前景，帽子和一部分脚的像素丢失了...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。 ? ?...我们今天介绍的GrabCut是一种能够让用户用最少的操作最快获取较高质量抠图效果的算法，它的特点和创新点是： 迭代式的采用GraphCut算法进行前景背景的分离 用户只需要用方框或套索标出背景就可以对很多图像进行初步分割...在标注过程中，虽然现在可以采用一些高级方法进行初步抠图，但难免会出现错误，此时，如何用最小的用户交互操作对初次结果进行修补，并（也许是迭代式的）自动化的计算出更精细的抠图结果，就是对好的标注工具的要求了
而GrabCut要解决的就是如何用最简单快速的用户交互来实现最准确的图像分割： 其实不仅是GrabCut的作者，其他人也都在进行类似的研究，但总有各种问题出现。...有的时候，仅仅框住前景还不能得到最好的结果，GrabCut还支持迭代式的修复，能够允许用户用画线的方式标注出前景或背景，从而得到更加精准的结果，例如下图中，第一遍红框框住士兵时，算法只得到了部分前景，帽子和一部分脚的像素丢失了...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。...我们今天介绍的GrabCut是一种能够让用户用最少的操作最快获取较高质量抠图效果的算法，它的特点和创新点是： 迭代式的采用GraphCut算法进行前景背景的分离 用户只需要用方框或套索标出背景就可以对很多图像进行初步分割...在标注过程中，虽然现在可以采用一些高级方法进行初步抠图，但难免会出现错误，此时，如何用最小的用户交互操作对初次结果进行修补，并（也许是迭代式的）自动化的计算出更精细的抠图结果，就是对好的标注工具的要求了
Grabcut介绍 Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法，它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置，实现对目标与背景的分离/分割，这个跟KMeans与MeanShift...等图像分割方法有很大的不同，但是Grabcut分割速度快，效果好，支持交互操作，因此在很多APP图像分割/背景虚化的软件中可以看到其身影。...- mask输入的单通道图像，初始化方式为GC_INIT_WITH_RECT 表示ROI区域可以被初始化为： 1.GC_BGD 定义为明显的背景像素 0 2.GC_FGD 定义为明显的前景像素...- iterCount表示图割算法迭代次数 - mode当使用用户提供的roi时候使用GC_INIT_WITH_RECT 对象分割 使用Grabcut，通过ROI区域选择实现对象分割，代码演示如下：...背景替换/虚化 使用背景图像实现替换与背景融合，首先对生成的mask图像做高斯模型生成权重，根据权重对背景与前景对象实现重组生成一张新的图像，代码实现如下： import cv2 as cv import
1.Basic Paxos 是通过二阶段提交的方式来达成共识的。二阶段提交是达成共识的常用方式，如果你需要设计新的共识算法的时候，也可以考虑这个方式。...它不像分布式事务算法那样，必须要所有节点都同意后才提交操作，因为“所有节点都同意”这个原则，在出现节点故障的时候会导致整个集群不可用。...也就是说，“大多数节点都同意”的原则，赋予了 Basic Paxos 容错的能力，让它能够容忍少于一半的节点的故障。...3.本质上而言，提案编号的大小代表着优先级，你可以这么理解，根据提案编号的大小，接受者保证三个承诺，具体来说：如果准备请求的提案编号，小于等于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不响应这个准备请求...；如果接受请求中的提案的提案编号，小于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不通过这个提案；如果接受者之前有通过提案，那么接受者将承诺，会在准备请求的响应中，包含已经通过的最大编号的提案信息
本文要介绍的前端智能化的一类实践：通过计算机视觉和机器学习实现自动提取图片中的UI样式的能力。 具体效果如上图，当用户框选图片中包含组件的区域，算法能准确定位组件位置，并有效识别组件的UI样式。...从图片分离组件区域 组件区域分离主要是通过图像分割算法，识别组件区域（前景）和背景区域，本文主要从用户框选操作上考虑，采用了可交互可迭代的Grab Cut算法。...Grab cut 算法允许用户框选作为前景输入，利用混合高斯模型GMM，找到前景和背景的最佳分割路径，具体可参考文章：图像分割——Grab Cut算法 如上图，通过调用OpenCV的cv2.grabCut...轮廓提取主要使用Suzuki85轮廓跟踪算法，该算法基于二值图像拓补，能确定连通域的包含关系。...img, cv2.COLOR_BGR2HSV) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) # MAX_ITER最大迭代次数
当和抠图算法相结合的时候三分图就是图像的掩膜。这个抠图算法用于关注前景和背景细节的图像分割。正常情况下一个三分图包含了前景的白色部分、背景的黑色部分和不确定的灰色区域。 ?...在第一篇论文里，Hsieh等人使用了一个 相当直接和易完成的方法。但不幸的是他们的方法并不是完全自动的，因为它需要用户给Grabcut算法提供一个矩形区域。...除了需要用户提供信息之外，Hsieh's等人的算法产生的结果是非常合理的。我想如果我能够使Grabcut部分自动化，那么他们算法的其余部分就会解决最初始的那个问题。...从模糊图像中生成平均15个像素大小的超像素。超像素算法旨在基于像素区域中的值的颜色和距离来打破图像。具体来说，用了简单线性迭代聚类算法（SLIC）。 ?...最后一步是将最终找到的包围框输入到Grabcut算法中。Grubcut是分割图像的常用方法。包围框给了Grabcut函数什么会被算法最终分割为背景和前景。
深度摄像头是极少在捕获图像时能估计物体与摄像头之间距离的设备，深度摄像头是如何得到深度信息的呢？...如何用realsensesdk，如何用Kinect 普通摄像头完成物体到摄像头之间的距离，极几何。极几何是如何工作的呢？...它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线，然后在第二张图片做同样的操作，并根据同一个物体对应的线交叉来计算距离。 OpenCV如何使用极几何来计算所谓的视差图？...GrabCut算法的实现步骤为： 1.在图片中定义含有（一个或者多个）物体的矩形 2.矩形外的区域被自动认为是背景 3.对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域 4.用高斯混合模型来对背景和前景建模...matplotlib import pyplot as plt #使用分水岭和GrabCut算法进行物体分割 img = cv2.imread('images/statue_small.jpg
如果人物和背景都有较大的纹理或者细节，可能需要使用更复杂的图像分割算法，如深度学习方法。...GrabCut是一种迭代的图像分割算法，由Carsten Rother、Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake于2004年提出。...它结合了图割（Graph Cut）算法和迭代优化技术，用于从图片中分离前景和背景。算法原理：GrabCut算法的基本思想是将图像分割问题转化为一个能量最小化问题。...迭代优化： 使用迭代的方法更新GMM参数和图割的结果。这个过程交替进行，直到收敛。输出结果： 最终得到一个分割掩码，将前景和背景分开。优点：只需用户简单的交互（提供一个矩形框）即可实现较好的分割效果。...GrabCut算法由于其简单易用且效果相对较好，在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛应用，尤其是在图像编辑软件中，用于快速实现前景和背景的分离。
任何大于0.5的数据被分为1，小于0.5的数据被分为0.因此Logistic回归也被看成是一种概率分布。 分类器的函数形式确定之后，现在的问题就是，如何确定回归系数？...基于最优化方法的最佳回归系数确定 Sigmoid函数的输入记为z，由下面公式得出： ? 如果采用向量的写法，则上述公式可以写成： ?...移动方向确定了，移动的大小我们称之为步长，用α表示，用向量来表示的话，梯度下降算法的迭代公式如下： ?...该公式已知被迭代执行，直到某个停止条件位置，比如迭代次数达到某个指定值或者算法的误差小到某个允许的误差范围内。 注：梯度下降算法中的迭代公式如下： ? Matlab 实现 ? ?...另一点值得注意的就是，alpha每次减少 1/(k+i) ，k 是迭代次数，i是样本的下标。所以 alpha 不是严格下降的。避免参数的严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法中。
确定了以上变量后，Gradient Boost Machine的算法如下： 1、以常数初始化函数f0 2、从第1到第M次迭代： 3、计算负梯度函数gt(x) 4、训练新的基础学习器h(x, θt) 5、...找到最佳步长ρt使得 gbm包 实际上，梯度提升算法并不特指某个特定模型，而是一种机器学习思想，被人们运用到许多传统的模型中而形成了一类强大的机器学习方法。...迭代次数的选择与学习速率密切相关，下图展示了模型表现、学习速率和迭代次数之间的关系： 迭代次数可以设得稍微大一点，因为模型训练完后，gbm中的gbm.perf可以估计出最佳迭代次数以供预测阶段使用。...实现 本文以kaggle上著名的titanic生还预测问题为例，演示如何用R语言实现这一强大的算法。具体问题介绍可移步：https://www.kaggle.com/c/titanic....gbm.perf函数返回最佳迭代次数，由图可看出迭代到第1364次时，模型表现不再有进一步的提升，因此最佳迭代次数为1364。 样本内预测准确度为0.87 在gaggle上提交结果： ?
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