Graph-cut图像分割

最新推荐文章于 2025-05-31 10:37:55 发布

海Neil-828

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：计算机视觉 python 文章标签：图像分割 Graph-cut

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44037639/article/details/91441417

这篇博客介绍了如何利用python-graph库实现Graph-cut图像分割。首先创建有向图，设置节点和边的权重，以进行最大流计算。同时，提到了安装pygraph库的特殊方式。接着，文章探讨了如何结合贝叶斯概率模型进行图像分割，并展示了将图像缩小后进行图分割及结果展示的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像分割

在这里插入图片描述

1、利用python-graph包创建一个简单的有向图。
首先创建有4个节点的有向图，4个节点的索引分别为0，…，3，然后用add_edge()增添边并为每条边指定的权重。边的权重用来衡量边的最大流容量。以节点0为源点，3为汇点，计算最大流。打印出流和割结果。

from pygraph.classes.digraph import digraph
from pygraph.algorithms.minmax import maximum_flow

gr = digraph()
gr.add_nodes([0,1,2,3])
gr.add_edge((0,1), wt=4)
gr.add_edge((1,2), wt=3)
gr.add_edge((2,3), wt=5)
gr.add_edge((0,2), wt=3)
gr.add_edge((1,3), wt=4)
flows,cuts = maximum_flow(gr, 0, 3)
print ('flow is:' , flows)
print ('cut is:' , cuts)

这里要安装pygrap