import cv2 import numpy as np from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, quickshift, watershed...=slic(img,n_segments=250,compactness=10,sigma=1)#slic分割 print('SLIC number of segments: {}'.format(len...(np.unique(segments_slic)))) result=mark_boundaries(img,segments_slic)#标记边界 cv2.imshow("result",result...) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() SLIC number of segments: 213 算法：简单线性迭代聚类（Slic，simple linear...SLIC算法生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价，比较符合人们期望的分割效果。如果要得到良好的效果，那么必须在Lab颜色空间中执行该算法。
这里主要介绍的是SLIC（simple linear iterativeclustering），即简单的线性迭代聚类。...SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价，比较符合人们期望的分割效果。...4）相比其他的超像素分割方法，SLIC在运行速度、生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。 在介绍SLIC之前，插播一下Lab颜色空间的介绍。...下面描述一下SLIC具体实现的步骤： 1. 初始化种子点（聚类中心）：按照设定的超像素个数，在图像内均匀的分配种子点。..."SLIC superpixels compared to state-of-the-artsuperpixel methods."
SLIC 线性迭代聚类（SLIC）超像素算法，它采用k均值聚类方法高效地生成超像素。...=20,ruler = 20.0) slic.iterate(10) #迭代次数，越大效果越好 mask_slic = slic.getLabelContourMask...() #获取Mask，超像素边缘Mask==1 label_slic = slic.getLabels() #获取超像素标签 number_slic...= slic.getNumberOfSuperpixels() #获取超像素数目 mask_inv_slic = cv2.bitwise_not(mask_slic) img_slic...= cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask_inv_slic) #在原图上绘制超像素边界 cv2.imshow("img_slic",img_slic) cv2.waitKey
然后我们介绍一种新的超像素算法，简单的线性迭代聚类（SLIC），它采用k均值聚类方法高效地生成超像素。...SLIC类似于[30]中描述的用于深度估计的预处理步骤的方法，其没有在超像素方向进行研究。 A.算法 SLIC使用简单易懂。默认情况下，算法的唯一参数是k，其含义是大小大致相等的超像素的个数。...（b）SLIC仅计算从每个聚类中心到2S×2S区域内的像素的距离。注意，期望的超像素大小仅为S×S，由较小的正方形表示。这种方法不仅减少了距离计算，而且使得SLIC的复杂性与超像素的数量无关。...SLIC超体元将存储器要求和复杂性降低超过三个数量级，并且与常规立方体相比显着增加性能，如 图3（c） – （e）所示。 图3：SLIC应用于来自神经组织的2D和3D EM图像的线粒体。...（a）来自EM切片的SLIC超像素。 （b）来自[18]的方法的分割结果。 （c）1024×1024×600体积的SLIC超体元。 （d）使用[19]中描述的方法提取的线粒体。
在这里就体现出SLIC方法的优点了，分割结果比较紧凑而且大小相差不大，所以邻域关系相对于其他的超像素分割方法依然保持的比较好。 4.
常见的超像素分割方法包括： Graph-based 、NCut 、Turbopixel 、 Quick-shift 、 Graph-cut a、Graph-cut b 以及 SLIC 。...其中，SLIC（simple linear iterativeclustering），即 简单线性迭代聚类 。...SLIC主要优点如下： 生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐，邻域特征比较容易表达。这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于超像素的方法。 不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图。...相比其他的超像素分割方法，SLIC在运行速度、生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。 效果图 经过观察发现，在迭代至第10轮后，分割效果基本不再发生变化。 原图 ?...原代码出处：SLIC算法分割超像素原理及Python实现 import math from skimage import io, color import numpy as np from tqdm import
目前常用的超像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。下面来说说这些算法基于Opencv的Python实现。...测试图像： SLIC 算法具体原理可参考博客：SuperPixel 超像素分割 SLIC 算法 利用opencv中ximgproc类下的子类SuperpixelSLIC实现。...slic.iterate(10) #迭代次数，越大效果越好 mask_slic = slic.getLabelContourMask() #获取Mask，超像素边缘Mask==1 label_slic...= slic.getLabels() #获取超像素标签 number_slic = slic.getNumberOfSuperpixels() #获取超像素数目 mask_inv_slic...= cv2.bitwise_not(mask_slic) img_slic = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask_inv_slic) #在原图上绘制超像素边界
SLIC超像素分割详解（二） 网站http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels给出了SLIC的代码。...图2：SLIC超像素分割结果，蓝色的点表示最终超像素的种子点。
超像素经典的算法SLIC就属于上述1%的一员，他有论文的介绍原理性的东西，有数学公式的推导，有和其他算法的比较数据，更重要的是他还有和论文完全对应的参考代码，而且有C++、matlab以及GPU版本，可以说是非常有良心的一篇论文...你在网络上搜索，包括github上，可以找到一些相关的用SLIC做图像分割的代码，而百度上所搜SLIC也能找到一些博客园或者CSDN的博客的介绍，不过大部分都停留在对源代码的解释上。 ...迭代计算聚类中心是本算法的核心，而迭代的核心就是计算距离，因为SLIC的聚类的数据源是LAB和XY的综合体，而LAB和XY各自的取值范围不同，如果直接采用欧式距离计算，则会产生非常混乱的效果，因此，作者提出了如下的计算公式...DEMO下载地址：http://files.cnblogs.com/files/Imageshop/Slic.rar ?
用 原文链接:http://advdbg.org/blogs/advdbg_system/articles/784.aspx
Achanta等人在2010年发表的SLIC Superpixels的原稿详细介绍了这种方法和技术。...slic函数将用于计算超像素 scikit-image文档：https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.segmentation.html#skimage.segmentation.slic...细分的数量越大，区域的粒度就越细，SLIC将花费更长的时间运行(因为需要计算更多的集群)。...超像素是通过调用slic函数来计算的，其中我们指定image、n_segments和slic_zero参数。...指定slic_zero=True表示我们希望使用SLIC的零参数版本，它是对原始算法的扩展，不需要我们手动调优算法的参数。在脚本的其余部分中，我们将超像素称为片段。
和标准的k-means在整张图中搜索不同，SLIC的搜索范围限制为2S2S，可以加速算法收敛，如下图。在此注意一点：期望的超像素尺寸为SS，但是搜索的范围是2S*2S。 距离度量。...伪算法描述 程序介绍 程序声明了一个SLIC算法类，类的具体程序太长了，就不贴了。...超像素算法 SLIC slic; slic.generate_superpixels(&lab_image, step, nc); slic.create_connectivity(&lab_image...); 【4】显示分割轮廓和分割结果图 //该三个函数可以分别注释单独显示查看 slic.colour_with_cluster_means(&image);//颜色均值填充 slic.display_contours...(&image, Scalar(0, 0, 255));//显示轮廓 //slic.display_center_grid(&image, Scalar(255, 0, 0));//显示中心点
在上篇文章中提到了SLIC2.1，现在在这里解释一下：SLIC是bios中的一个区段，和微软的windows系统的OEM激活有关。...而SLIC2.1对应的系统则是win7，SLIC所在的bios区段被称为SSDP。在硬刷激活方案中，需要硬刷进bios的便是这一部分。...想要通过OEM激活需要以下三个部分一一对应：bios中的SLIC表，系统OEM激活密钥，系统对应激活证书。...而后两部分由于都是在系统级进行操作，所以实施起来比较简单，而SLIC表则需要添加到bios文件刷入主板才可以。下面就来介绍硬刷bios激活win7的方法。...在SLIC栏选择你喜欢的SLIC文件，程序本身附带了几个制造商的SLIC文件，如果你不喜欢的话，可以在上篇文章中下载使用你所喜欢的SLIC。在证书栏选择SLIC对应制造商的证书即可。
CONDITIONAL LANGUAGE GENERATION要说SLiC-HF，肯定要先说下前置的Calibartion Sequence likelihood(SLiC)的对齐技术,毕竟上面这两篇论文的部分作者都相同...所以综上SLiC使用了无监督的思路，用对比学习来进行对齐。...下面我们来看如何使用SLiC来对齐人类偏好SLiC-HF偏好样本首先SLiC-HF用的是offline的训练方案，所以先说下偏好样本是如何构建的。...我们和SLiC-HF做下对比，首先SLiC是hinge-loss（maximum-margin），DPO不是。...其一是RRHF使用了长度归一化的序列概率来表征偏好，SLiC直接使用了解码概率其二是SLiC使用了Hinge-Loss，而RRHF是直接拟合正负样本的概率差其三是正负样本的构建方案，SLiC是基于SFT
skimage import graph, data, io, segmentation, color from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic...count']) img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("img",img) labels=segmentation.slic...(img,compactness=30,n_segments=400)#slic分割 labels=labels+1 regions=regionprops(labels) label_rgb1=color.label2rgb...首先，使用Slic算法对输入图像进行分割，得到区域标签 构造区域邻接图，并逐步合并颜色相似的过度分割区域 合并两个相邻区域将生成一个新区域，其中包含合并区域中的所有像素 不断合并区域，直到没有高度相似的区域对存在为止
另外就是TOSHIBA的版本，这个版本比较麻烦，因为它的各款机型对应的证书和SLIC都不相同，此合集版本中的TOSHIBA我已经加入了4种证书，应该都能激活目前国内的机型（原生SLIC的），但不排除将来新出的机型能激活...1、原生SLIC的机器（预装了VISTA系统的机器），安装此合集里的对应版本就简单很多了，直接选择自己的品牌安装，安装完后就是激活的。...，有的话可以刷新一下，可能就可以支持SLIC了，目前我所知道的国际品牌的大多都有支持SLIC的BIOS可以刷（前提是你本本上要有那个Windows Vista Capable的标签），而国产的品牌就比较少了...但是也不是刷了支持SLIC的BIOS你就一定可以激活了，就拿HP的来说，HP的有很多机型官方都有支持SLIC的BIOS可以刷，但是这个BIOS里面有加密程序，它会检测你的机器是不是原装VISTA的，不是的话...，同样无法激活，虽然你用软件查看可以看到有SLIC模块了，显示的数据也正确，但是它真正读入到内存的SLIC信息是不全的，你可以用软件DUMP出你的SLIC的内存地址看，你就会发现SLIC的数据下半部分都是空数据
s := &Student{"Bon", 12} t := &Teacher{"math"} WhoSay(s) WhoSay(t) //第二种使用 创建切片 slic...:= make([]Human, 2) slic[0] = s slic[1] = t for _, v := range slic { v.sayHello
我们将在线 IPO 和 IPO-MD 与现有偏好数据损失的不同在线版本（如 DPO 和 SLiC）在总结任务上进行了比较。...序列可能性校准 (Sequence Likelihood Calibration, SLiC): Zhao et al. (2023) 提出了SLiC作为一种替代RLHF的方法，Liu et al. (...2023) 对SLiC损失进行了改进，通过与参考策略的概率进行归一化。...近年来，多种方法如RLHF、DPO和SLiC等被提出来实现模型输出与人类偏好的对齐。...实验验证： 论文通过在文章摘要任务上的实验比较了在线IPO、IPO-MD与其他基线算法（如DPO和SLiC）的性能。
下面是两个无监督分割算法： SLIC（简单线性迭代聚类） SLIC 算法实际上使用了一种叫做 k-means 的机器学习算法。它接收图像的所有像素值，并尝试将它们分离到给定数量的子区域中。...SLIC 是处理彩色图像的，所以我们将使用原始图像。...image_slic = seg.slic(image,n_segments=155) 我们所做的只是将图像的每个子图像或子区域像素设置为该区域像素的平均值。...label2rgb replaces each discrete label with the average interior color image_show(color.label2rgb(image_slic...np.unique(image_felzenszwalb).size 3368 现在让我们使用区域像素平均值对它们重新着色，就像我们在 SLIC 算法中所做的那样。
# Merging actual and predicted data for better visualization gs_slic_data = pd.concat([gstock_data .iloc...test_inverse_predicted,columns=['open_predicted','close_predicted'],index=gstock_data .iloc[-202:].index)], axis=1) gs_slic_data...[['open','close']] = MMS.inverse_transform(gs_slic_data[['open','close']]) gs_slic_data.head() gs_slic_data...show() gs_slic_data[['close
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