Boost库中的Boykov-Kolmogorov最大流算法使用方法示例（C/C++）

最新推荐文章于 2025-06-26 11:42:38 发布
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文章标签： 算法 c语言 c++ C/C++
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本文提供了一个使用Boost库中的Boykov-Kolmogorov最大流算法进行图像分割的C/C++示例程序。通过创建图，设置顶点和边的属性，计算最大流，实现图像的区域划分。该算法基于最大流最小割定理，适合用于复杂的图像处理任务。

Boost库中的Boykov-Kolmogorov最大流算法使用方法示例（C/C++）

以下是一个使用Boost库中的Boykov-Kolmogorov最大流算法的示例程序。Boykov-Kolmogorov算法是一种图像分割算法，用于将图像分割成不同的区域。该算法基于最大流最小割定理，通过在图上寻找最小割来完成分割过程。

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/boykov_ko
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“Boost库中Boykov-Kolmogorov最大流算法的使用测试”是本文的主题
HackVibe的博客
08-09 219
Boykov-Kolmogorov最大流算法是一种图像分割算法，它将图像看作一个图，将图像分割转化为在图上寻找一条最小割的问题。通过上述示例，我们可以看出该算法的实现非常简单易懂，同时也表明Boost库提供了丰富的图论算法库，可以方便地实现各种复杂的图论算法。接着，我们调用boykov_kolmogorov_max_flow函数求解最大流问题，并将结果输出到标准输出流中。下面给出一个简单的示例程序，演示如何使用boykov_kolmogorov_max_flow函数实现最大流问题的求解。
Boost库中的boykov_kolmogorov_max_flow用法示例
Book_Sea的博客
09-12 126
整个程序的执行流程如下：首先创建一个有向图，然后添加源节点和目标节点，接着添加一条连接源节点和目标节点的边，并设置边的容量。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的图和边的属性设置。，其中包括了容量（capacity）和剩余容量（residual_capacity）两个属性。添加两个顶点，一个源节点（source）和一个目标节点（target），并将它们保存在。函数计算从源节点到目标节点的最大流，并将结果保存在变量。添加一条边，连接源节点和目标节点，并将该边保存在变量。
关于Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov 于2004年提出的max flow / min cut的算法的详解
euler1983的专栏
10-22 1万+
<br />这篇文章说的是Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov在2004年提出的一种基于增广路径的求解最大流最小割的算法，号称大部分情况下会很快。而且在算完之后，会自动完成最小割集的构造。<br />作者写了一个C的实现：http://vision.csd.uwo.ca/code/maxflow-v3.01.zip<br />文章参考：《GRAPH BASED ALGORITHMS FOR SCENE RECONSTRUCTION FROM TWO OR MORE VIE
Boykov 和 Kolmogorov 对最大流/最小切割算法的 MATLAB 包装器：与动态切割的接口
06-06
该软件实现了 Boykov-Kolmogorov 最大流/最小切算法的 MATLAB 包装器
图割算法代码matlab-graphCutDynamicMex_BoykovKolmogorov:Boykov和Kolmogorov对最大流量
06-13
图割算法代码matlab
Matlab实现Boykov-Kolmogorov图割算法详解
为了能够在Matlab环境下使用Boykov-Kolmogorov算法，开发者们编写了相应的Matlab扩展，并通过Mex接口与C或C++语言实现的算法核心进行交互。 Mex接口允许Matlab代码调用C或C++编写的函数，这样可以充分利用C/C++语言...
boost::edmonds_karp_max_flow用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-04 422
boost::edmonds_karp_max_flow用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::edmonds_karp_max_flow用法的测试程序 C++实现代码 #ifdef _MSC_VER #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #endif #include <boost/config.hpp> #include <iostream> #include <string> #include <boost/gr
boost::boykov_kolmogorov_max_flow用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-04 472
boost::boykov_kolmogorov_max_flow用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::boykov_kolmogorov_max_flow用法的测试程序 C++实现代码 #include <vector> #include <iterator> #include <iostream> #include <algorithm> #include <fstream> #include <boost/cor
Matlab中的最大流最小割算法实现与应用
最新发布
weixin_33363025的博客
06-26 945
Matlab是一个高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信系统等领域。它提供了一个交互式的环境，其中包括数学计算、算法开发、数据分析以及数据可视化等功能。最大流/最小割算法是图论中的一个经典问题，涉及在加权有向图中寻找一个流网络的最大可能流量，同时满足流守恒与容量限制。这个问题的理论基础可以追溯到上世纪50年代，当时的学者们已经开始探索如何有效地在运输网络中安排运输以最大化效率。
关于建筑物半自动化提取方法的总结
m0_51864191的博客
11-17 1582
每条边都有权重，Graph Cuts中的cut是指图中的边集合的一个子集，cut中的所有边的权重和被叫做cut。分水岭法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。框架中得到融合星形形状先验的图割模型，当能量函数的最小时，图像的分割结果最优，基于星形约束图割的目标就是在所有的星形形状集合中找到能使能量函数最小的星形形状，从而得到最优分割结果。
学习笔记：网络流基础：理解最大流/最小割定理 (蒋炎岩)
weixin_43408232的博客
12-04 2726
Windows10环境下解压使用Glint360K数据集课程链接有向图的基本概念： 课程链接 网络流基础：理解最大流/最小割定理 (蒋炎岩) 有向图的基本概念： 我们可以使用DFS,BFS找到路径，只是找到，但是没有给出证明； 也就是为什么路径不存在？ 为了给出严格证明，先给出所有的路径排列 ...
Python小白的数学建模课-19.网络流优化问题
chinaherolts2008的博客
08-25 2297
流在生活中十分常见，例如交通系统中的人流、车流、物流，供水管网中的水流，金融系统中的现金流，网络中的信息流。网络流优化问题是基本的网络优化问题，应用非常广泛。 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制，既要考虑成本最低，又要满足容量限制，由此产生了网络最大流问题、最小费用流问题、最小费用最大流问题。 本文基于 NetworkX 工具包，通过例程详细介绍网络最大流问题、最小费用流问题、最小费用最大流问题的建模和编程。 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人。
Graph cut
lcj_cjfykx的专栏
05-28 1234
简介】 Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut、normalized cut、RatioCut)， 是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的energy minimization（能量函数最小化）优化算法，典型的用于stereo matching, image restortion, texture synthesis等应用。   这个优化算法用来解 markov
CV | Max Flow / Min Cut 最大流最小割算法学习
iLOVEJohnny的博客
07-24 1万+
最大流/最小割（Max-Flow/Min-Cut）算法，因其可以对能量方程最小化进行求解，在计算机视觉（CV）中有很广泛的应用。之前介绍过的Seam Carving算法（用于图像智能缩放），或是图像分割算法中，经常使用最大流/最小割进行能量方程的最小化求解。
图像分割之（二）Graph Cut（图割）
热门推荐
zouxy09的专栏
01-23 20万+
图像分割之（二）Graph Cut（图割） zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          上一文对主要的分割方法做了一个概述。那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习。下面主要是Graph Cut，下一个博文我们再学习下Grab Cut，两者都是基于图论的分割方法。另外OpenCV实现了Grab Cut，具体的源码解读见博
graph-cut
Allyli0022的专栏
10-29 3839
【简介】 Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut、normalized cut、RatioCut)， 是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的energy minimization（能量函数最小化）优化算法，典型的用于stereo matching, image restortion, texture synthesis等应用。   这个优化算法用来解 marko
Graph Cuts
小键233
04-24 4798
Graph Cuts 是Yuri Y. Boykov 和 Marie-Pierre Jolly 发表在2001年iccv 上一篇论文提出的方法。他们研究，用一种交互式的方式来进行图像的分割。先由用户标记一些背景或者物体的种子像素点，然后用Graph Cuts的方法进行分割。Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentatio
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