Contour Detection and Image Segmentation 简介

本文介绍了一种基于轮廓检测的图像分割方法,该方法来源于UCBerkeley2010年的研究。通过有效的轮廓检测实现自动图像分割,适用于无交互场景。文章提供了训练集并讨论了提升分割效果的可能性。

Contour Detection and Image Segmentation是UC Berkeley2010年的一篇论文。项目主页在http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/resources.html。众所周知,不加交互的图像分割一直是一个很困难得问题,这篇文章就有很好的效果。具体是通过检测轮廓来进行分割。另外,这篇文章有训练集。


文章的结果其实有是可以提高的,只要用上一些格式塔理论等等。另外,安装的时候最好是把matlab安装在/usr/local/MATLAB/R2013a/,这样才能成功安装。运行的时候,最好不要运行超过500的图片,会很看很卡很卡,至少我8g的内存是运行不了……


本文是我目前为止看到的唯一一篇读起来让人赏心悦目的英文论文^-^。

### 使用RefineContourNet进行物体轮廓和边缘检测 在计算机视觉领域,RefineContourNet是一种用于改进物体轮廓和边缘检测的技术。该方法旨在提高边缘检测的质量并增强对复杂自然场景中物体边界识别的能力。 #### RefineContourNet的工作原理 RefineContourNet通过多阶段细化过程来提升边缘检测的效果。具体来说: - **初始边缘提取**:利用传统的边缘检测算法(如Sobel算子或Canny算子),初步获取图像中的潜在边缘位置[^1]。 - **特征学习与优化**:引入卷积神经网络(CNN),特别是针对边缘特性的设计架构,在预处理后的数据集上训练模型以捕捉更精细的几何特性。这一过程中会特别关注于区分真实的边缘和其他噪声干扰项[^2]。 - **后处理及精炼**:经过CNN预测得到的结果还需进一步过滤和平滑化操作,去除伪阳性和不连贯的部分;最终输出更加平滑且闭合良好的轮廓线作为目标物的边界表示[^3]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # 加载预训练的RefineContourNet模型 model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True) def refine_contour(image_path): preprocess = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) input_image = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = preprocess(input_image) input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) model.eval() with torch.no_grad(): output = model(input_batch)['out'][0] prediction = output.argmax(0).byte().cpu().numpy() return prediction ``` 上述代码展示了如何加载一个基于ResNet101骨干网的DeepLabV3+实例,并定义了一个简单的函数`refine_contour()`来进行单张图片上的边缘检测任务。实际应用中可能还需要根据具体的RefineContourNet实现调整输入尺寸、归一化参数等细节配置[^4]。
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