Graph Cut图像分割算法——Python+Opencv实现下载

AI100_小助手 2018-05-03 12:43:07

基于Opencv，使用python语言，以图割算法实现的图像分割。
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基于Opencv，使用python语言，以图割算法实现的图像分割。

graphcut python版的代码，适合图像分割新手入门，效果直观，欢迎下载学习。运行环境 python3.6 所需库函数：numpy,opencv-python,PyMaxflow

Interactive_Image_Segmentation_with_graph-cut_algorithm Interactive_Image_Segmentation_with_graph-cut_OpenCV_python

该项目是一个使用Python语言进行研究和实现基于改进高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）的图割（Graph Cut）算法。 1. **系统设计**：项目主要目的是利用改进的高斯混合模型来优化图割算法在图像分割、计算机视觉等领域的应用，提高算法的准确性和效率。 2. **技术实现**： - 使用了Python编程语言，结合了图像处理库如OpenCV，以及数据分析库如scikit-learn中的GMM实现。 - 图割算法通过Ford-Fulkerson算法或Push-Relabel算法等实现最大流问题求解，进而用于图像分割任务。 3. **功能特点**： - 实现了基于GMM的概率图模型，可以更好地拟合数据分布，为图割算法提供更精确的能量函数计算。 - 提供了图像预处理功能，包括去噪、平滑等，以改善分割结果。 - 支持用户自定义参数，如高斯混合的成分数量、图割算法中的能量权值等。 4. **资源内容**： - 完整的Python源代码，包含GMM建模、图割算法实现及图像处理等模块的脚本。 - 详细的系统文档说明，描述了算法原理、实现细节及如何运行示例和测试。 - 可能还包括了一些用于开发的依赖库和工具，以及用于验证算法效果的测试图像集。 5. **应用价值**： - 对于计算机视觉研究者和实践者来说，该系统提供了一个研究图割算法与GMM结合应用的平台。 - 对于机器学习领域的学者和开发者来说，该项目可以作为一个学习和改进现有图像分割技术的参考。总的来说，这个基于改进高斯混合模型的图割算法研究项目不仅提供了实用的工具和资源，也为图像处理、机器视觉和机器学习领域的研究和应用提供了有价值的参考。

推荐序前言第1章　基本的图像操作和处理 1.1　pil：python图像处理类库 1.1.1　转换图像格式 1.1.2　创建缩略图 1.1.3　复制和粘贴图像区域 1.1.4　调整尺寸和旋转 1.2　matplotlib 1.2.1　绘制图像、点和线 1.2.2　图像轮廓和直方图 1.2.3　交互式标注 1.3　numpy 1.3.1　图像数组表示 1.3.2　灰度变换 1.3.3　图像缩放 1.3.4　直方图均衡化 1.3.5　图像平均 1.3.6　图像的主成分分析（pca） 1.3.7　使用pickle模块 1.4　scipy 1.4.1　图像模糊 1.4.2　图像导数 1.4.3　形态学：对象计数 1.4.4　一些有用的scipy模块 1.5　高级示例：图像去噪练习代码示例约定第2章　局部图像描述子 2.1　harris角点检测器 2.2　sift（尺度不变特征变换） 2.2.1　兴趣点 2.2.2　描述子 2.2.3　检测兴趣点 2.2.4　匹配描述子 2.3　匹配地理标记图像 2.3.1　从panoramio下载地理标记图像 2.3.2　使用局部描述子匹配 2.3.3　可视化连接的图像练习第3章　图像到图像的映射 3.1　单应性变换 3.1.1　直接线性变换算法 3.1.2　仿射变换 3.2　图像扭曲 3.2.1　图像中的图像 3.2.2　分段仿射扭曲 3.2.3　图像配准 3.3　创建全景图 3.3.1　ransac 3.3.2　稳健的单应性矩阵估计 3.3.3　拼接图像练习第4章　照相机模型与增强现实 4.1　针孔照相机模型 4.1.1　照相机矩阵 4.1.2　三维点的投影 4.1.3　照相机矩阵的分解 4.1.4　计算照相机中心 4.2　照相机标定 4.3　以平面和标记物进行姿态估计 4.4　增强现实 4.4.1　pygame和pyopengl 4.4.2　从照相机矩阵到opengl格式 4.4.3　在图像中放置虚拟物体 4.4.4　综合集成 4.4.5　载入模型练习第5章　多视图几何 5.1　外极几何 5.1.1　一个简单的数据集 5.1.2　用matplotlib绘制三维数据 5.1.3　计算f：八点法 5.1.4　外极点和外极线 5.2　照相机和三维结构的计算 5.2.1　三角剖分 5.2.2　由三维点计算照相机矩阵 5.2.3　由基础矩阵计算照相机矩阵 5.3　多视图重建 5.3.1　稳健估计基础矩阵 5.3.2　三维重建示例 5.3.3　多视图的扩展示例 5.4　立体图像练习第6章　图像聚类 6.1　k-means聚类 6.1.1　scipy聚类包 6.1.2　图像聚类 6.1.3　在主成分上可视化图像 6.1.4　像素聚类 6.2　层次聚类 6.3　谱聚类练习第7章　图像搜索 7.1　基于内容的图像检索 7.2　视觉单词 7.3　图像索引 7.3.1　建立数据库 7.3.2　添加图像 7.4　在数据库中搜索图像 7.4.1　利用索引获取候选图像 7.4.2　用一幅图像进行查询 7.4.3　确定对比基准并绘制结果 7.5　使用几何特性对结果排序 7.6　建立演示程序及web应用 7.6.1　用cherrypy创建web应用 7.6.2　图像搜索演示程序练习第8章　图像内容分类 8.1　k邻近分类法（knn） 8.1.1　一个简单的二维示例 8.1.2　用稠密sift作为图像特征 8.1.3　图像分类：手势识别 8.2　贝叶斯分类器 8.3　支持向量机 8.3.1　使用libsvm 8.3.2　再论手势识别 8.4　光学字符识别 8.4.1　训练分类器 8.4.2　选取特征 8.4.3　多类支持向量机 8.4.4　提取单元格并识别字符 8.4.5　图像校正练习第9章　图像分割 9.1　图割（graph cut） 9.1.1　从图像创建图 9.1.2　用户交互式分割 9.2　利用聚类进行分割 9.3　变分法练习第10章　opencv 10.1　opencv的python接口 10.2　opencv基础知识 10.2.1　读取和写入图像 10.2.2　颜色空间 10.2.3　显示图像及结果 10.3　处理视频 10.3.1　视频输入 10.3.2　将视频读取到numpy数组中 10.4　跟踪 10.4.1　光流 10.4.2　lucas-kanade算法 10.5　更多示例 10.5.1　图像修复 10.5.2　利用分水岭变换进行分割 10.5.3　利用霍夫变换检测直线练习附录a　安装软件包 a.1　numpy和scipy a.1.1　windows a.1.2　mac os x a.1.3　linux a.2　matplotlib a.3　pil a.4　libsvm a.5　opencv a.5.1　windows 和 unix a.5.2　mac os x a.5.3　linux a.6　vlfeat a.7　pygame a.8　pyopengl a.9　pydot a.10　python-graph a.11　simplejson a.12　pysqlite a.13　cherrypy 附录b　图像集 b.1　flickr b.2　panoramio b.3　牛津大学视觉几何组 b.4　肯塔基大学识别基准图像 b.5　其他 b.5.1　prague texture segmentation datagenerator与基准 b.5.2　微软研究院grab cut数据集 b.5.3　caltech 101 b.5.4　静态手势数据库 b.5.5　middlebury stereo数据集附录c　图片来源 c.1　来自flickr的图像 c.2　其他图像 c.3　插图参考文献索引

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