最好的分割算法

我想開發一個系統，它可以根據圖像的基本特徵（如紋理，形狀&顏色）識別圖像中存在的各種對象。最好的分割算法

該過程的第一階段是從圖像中提取出各個對象，然後逐個對圖像進行處理。

但是，到目前爲止我所研究的分割算法甚至不是完美的或所謂的理想圖像分割算法。

分割準確性將決定系統響應給定查詢的程度。

分割應該既快速又準確。

任何一個可以建議我開發或迄今爲止實施的任何分割算法，該不會是太複雜實現，但將是夠公平的完成我的項目..

任何幫助appreicated ..

來源

2011-02-18 Mahesh Gupta

對不起，你在找什麼還沒有發明。 – Niki 2011-02-18 14:33:03

一個很晚的答案，但可能有助於某人在谷歌搜索這個，因爲這個問題彈出作爲「最佳分割算法」的第一個結果。

完全卷積網絡似乎完成你所要求的任務。檢查arXiv中的文章，並在MatConvNet中執行。

下圖顯示了這些CNN的分段示例（我鏈接的論文實際上提出了3種不同的架構，FCN-8s是最好的）。

來源

2017-01-26 19:07:42 JLagana

做一個谷歌搜索止跌回升本文：http://www.cse.iitb.ac.in/~sharat/papers/prim.pdf

似乎得到任何好是一個很難的問題，所以我想你可能不得不接受那裏的東西。

來源

2011-02-18 14:40:43

當我們參與這個項目時，我們嚮導遊保證，我們可以根據他們在圖片中的臉部來檢測不同的人。我們認爲會有一個算法。但我完全同意你Tony＆Nikie的看法。我想可能是我沒有做過適當的研究。所以，我在這裏發佈了這個問題，以便我可以從更有經驗的更好的人那裏得到更好的建議。 – 2011-02-18 15:23:01

你可以嘗試分水嶺分割算法也可以通過定性措施

來源

2012-04-24 02:31:36 israa

不幸的是，面部識別最好的算法類型使用小波重構計算分割算法的準確性。這並不容易，目前幾乎所有正在使用的算法都是專有的。這是一個遲到的反應，所以也許它對你沒有用處，但一個建議是使用分水嶺算法。預先使用，可以使用面部的通用圖形（黑白），生成圖形的FFT ---稱之爲FFT_Face *。
現在使用分水嶺算法分割人臉圖像。調用分段圖像* Water_face *。現在找到每個輪廓/線段的質量中心。生成* Water_Face *的FFT，並將其與* FFT_Face圖像*進行關聯。結果圖像中最亮的像素應該是臉部的中心。現在您可以計算此點與之前生成的線段中心之間的距離。前幾個距離應該足以區分一個人和另一個人。

我相信這個過程有幾個改進，但總的想法應該讓你在那裏。

來源

2012-09-21 03:49:43

最好的分割算法

回答

相關問題