计算机视觉life

网站http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels给出了SLIC的代码。对于其中C++代码的几个关键函数实现细节解释一下，方便初学者理解。具体如下：1、设定期望分割的超像素数目，打开图片。将彩色RGB图片转换为LAB空间及x、y像素坐标共5维空间。2、DetectLabEdges。求图片中所有点的梯度=dx+dy.其中dx=(l(x-1)-l(x+1)

看过上面的介绍后，我们应该思考一下：分割好的超像素有什么用？怎么用？用到哪里？首先，超像素可以用来做跟踪，可以参考卢湖川课题组发表在IEEE TIP上的《Robust superpixeltracking》；其次，可以做标签分类，参考09年ICCV的《Class segmentation andobject localization with superpixel neighborhoods》

JOTS: Joint Online Tracking and Segmentation      这篇文章是2015年新出的CVPR中的一篇有关运动跟踪和分割的文章。涉及到online tracking，superpixel, spectral matching technique, multi-part segmentation，unified energy optimization it

SLIC超像素分割详解（一）超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度，所以通常作为分割算法的预处理步骤。已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视

在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。图像分割中的一些常见的术语有：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景...

图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分...