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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

图像分割之（五）活动轮廓模型之Snake模型简介 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          在“图像分割之（一）概述”中咱们简单了解了目前主流的图像分割方法。下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割方法。这里学习下Snake模型简单的知识，Level Set（水平集）模型会在后面的博文中说到。   基于能量泛函的分割方法：

图像分割之（一）概述 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。 1、基于阈值的分割方法

图像分割之（三）从Graph Cut到Grab Cut zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09         上一文对GraphCut做了一个了解，而现在我们聊到的GrabCut是对其的改进版，是迭代的Graph Cut。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Ex

图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09         上一文对GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts