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Mat最直接的拷贝、复制方法是通过cv::Mat::clone()来复制cv::Mat Image;cv::Mat newImage;newImage = temp.clone();在提取或改变Mat图像的像素点颜色时，分别从三个通道进行赋值// 获取像素点的颜色cPointB=Image.at<Vec3b>(i,j)[0]; cPointG=Image.at<Vec3b>(i,j)[1]

#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <stdio.h>#pragma comment(lib,"C:\\Program Files\\OpenCV1.0\\lib\\cv.lib")#pragma comment(lib,"C:\\Program Files\\OpenCV1.0\\lib\\cxcore.lib")#pragma comm

1.理解SVM请移步支持向量机通俗导论，通俗易懂，这里不在赘述。2.opencv中的SVMopencv中对svm的介绍：Support Vector Machines for Non-Linearly Separable Data 官方测试代码：我做了详细的标注：#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>#include

简单线性迭代聚类（SLIC）是在 K-Means 聚类算法的基础上扩展而来的，是一种简单而高效的构建超像素的方法。SLIC 算法有两个参数K和m，K为超像素个数，m为超像素紧凑程度。将颜色向量和位置向量结合到一起，构成5维空间向量[l,a,b,x,y]。对于 N 个像素的图像，每个超像素约有 N/J 个像素点，那么每个超像素的网格宽度为 S = √N/J，再由S来选定K个初始聚类中心，然后计算每个聚

图像显著性检测有三种经典模型。IT模型：在生物视觉原理的基础上提出的图像显著性算法模型，通过模仿人类视觉注意机制对图像中显著区域进行检测。该模型最突出的特点是采用多尺度度量方法。将输入图像进行九个尺度的变换，对于每个尺度图像采用中也－周边（Ｃ－Ｓ）思想提取特征拓扑图，提取的特征信息包括灰度特征、颜色特征Ｗ及位置特征。最后，将每种特征信息归一化并进行融合，最终得到包含这些特征信息的显著图。CA模型：全

Implementing GrabCut这篇论文介绍了GrabCut的实现方法，并说了原GrabCut论文的一些弊端。其实也就是一种实现，而且这里说的弊端我觉得有些不妥。GrabCut Summary1.用户用矩形框创造一个初始Trimap，框里边被标记为未知区域，框外边被标记为已知背景。 2.由此计算出一个初始图像分割，其中所有未知像素暂时放置在前景类中，并且所有已知的背景像素被放置在背景类中。

Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images翻译总结下这篇文章，如果有理解有误的地方，请各位大神指出。摘要 在本文中，我们描述了一种用于N维图像的通用交互式分割的新技术。用户将某些像素标记为“对象”或“背景”，以为分割提供硬约束。 附加软约束包括边界和区域信息。G

最近看了Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts这篇论文。主要介绍了两种局部优化的方法： Alpha-expansion and Alpha-beta-swap。通过能量函数找到最优解，从而解决以往的局部最小化方法的缺点。在网上看到一片很好的博文，介绍的很全面： Alpha-expansion and Alpha-beta-swap

最近看图割的论文，看见一个很好的入门介绍：原文地址Graph cut入门学习Graph cut Graph cut是一种energy minimization的方法，用来解first-order markov Random Field比用Belief Propagation感觉更好，比用dynamic programming(只用1D求解), gradient decedent, simulate

An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision摘要 提出一个新的min-cut/Max-Floe算法，并应用到计算机视觉邻域。在实验当中，比一般其他算法快好几倍，接近实时计算了。1 Interduction 最早的基于图的能量模型： 如何通过图割来最小化能

GrabCut in One CutAbstract： 图像分割分为两种方法：a方法假设已知外观模型；b方法估计外观模型的同时进行分割。 我们提出了一整个新的能量项来测量目标和背景appearance models的L1距离，并使问题避免成为NP-hard。1.Introduction 先介绍了最基本的能量模型: 但是当不知道appearance models时，能量模型就需要加额外的参

“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts摘要 经典的图像分割使用纹理（颜色）信息，或者边缘信息。最近，一个基于图割优化的方法成功的结合了这两种信息。本文将在三个方面改进graph-cut方法。优化迭代；简化用户交互；通过border matting让边缘更自然。1.Introduction 本文