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计算机视觉（三）未有深度学习之前

news 2026/5/25 17:00:41

文章目录

  • 图像分割
    • 基于阈值、基于边缘
    • 基于区域、基于图论
  • 人脸检测
    • Haar-like特征+级联分类器
  • 行人检测
    • HOG+SVM
    • DPM

图像分割

  • 把图像划分成若干互不相交的区域。
  • 经典的数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特征之一：不连续性和相似性。

基于阈值、基于边缘

  • 基于阈值：基于图像灰度特征计算一个或多个灰度阈值。将灰度值与阈值比较，最后将比较结果分到合适的类别中。

  • 在这里插入图片描述
    大津法

  • 基于边缘：边界线上连续的像素点集合，是图像局部特征不连续性的反映。体现灰度、颜色、纹理等图像特征的突变。

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基于区域、基于图论

  • 区域分割：
    - 区域生长法
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    - 分水岭算法
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  • 图论分割
    - Graph Cuts分割
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    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    - 先取两个种子点（前景和背景）
    - 然后建立一个图，途中边的粗细表示对应权值的大小
    - 然后找到权值和最小边的组合
    - 完成图像分割的功能
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    - GrabCut分割
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    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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  • 物体分割
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人脸检测

Haar-like特征+级联分类器

表示人来云某些特征
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行人检测

HOG+SVM

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DPM

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