计算机视觉之基于聚类的分割方法(2)
来源:互联网 发布:开机显示便签损坏 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 06:51
相似性度量
1.基于距离的相似性:一旦距离超过某一个阈值,相似性应该随距离增加急剧下降。
2.基于亮度的相似性:当亮度值接近时相似性大,如果亮度值之差变大,则相似性减小。
3.基于颜色的相似性:需要一个均衡的颜色度量来构造有意义的颜色相似性函数。使用一个均匀分布的颜色空间是个很好的办法,但是使用RGB空间并不好
4.使用纹理的相似性:对于相似的纹理,相似性应该大;随着差别的增加,相似性变小。我们采用一些滤波器f1,....fn,通uy过这些滤波器的输出来描述纹理,这些输出将分布于不同的尺度和方向等级上。
RANSAC:随机采样一致算法。搜索一个随机采样,对其进行拟合,可以得到许多数据点支持。
阅读全文
0 0
- 计算机视觉之基于聚类的分割方法
- 计算机视觉之基于聚类的分割方法(2)
- 中层视觉:基于聚类的分割方法
- 计算机视觉之语义分割
- 基于DL的计算机视觉(2)--实现图像分类最简单的方法:KNN
- SLAM基础技术点之基于计算机视觉求解相机姿态变化的方法汇总
- 计算机视觉之图像分割——水平集方法_ACWE2001
- 基于DL的计算机视觉(9)--神经网络之动手实践
- 中层视觉:基于模型拟合的分割
- 基于DL的计算机视觉(1)-- Python基础介绍
- 基于DL的计算机视觉(4)-- SGD
- 基于DL的计算机视觉(5)--理解反向传播
- 基于DL的计算机视觉(6)-- 神经网络
- 基于DL的计算机视觉(10)-- 详谈CNN
- 基于深度学习的计算机视觉学习资料汇编(英)
- 计算机视觉之图像分割——分水岭算法WaterShed
- 基于计算机视觉的高精度图像拼接
- 【计算机视觉】基于行为的ReID演示
- 微信小程序】布局插件:wxgrid
- Leetcode Palindrome Partitioning II
- 3000Fps 论文实现 部分解析--Wt的回归
- redis事务的简单了解
- LinuxC学习日常——指针
- 计算机视觉之基于聚类的分割方法(2)
- Python:数据流中的中位数
- 初识NuGet及快速安装使用
- mysql数据库及表编码格式大纲
- 关于web的一些总结
- arm 学习笔记2
- 算法初探-动态规划(Dynamic Programming)
- 分段管理机制(段描述符,描述符表,段选择符)
- 单链表带环问题