大津算法
在计算机视觉和图像处理领域，大津二值化法（Otsu's method）是由命名的一种用于自动图像阈值分割的方法。 该方法用于对基于聚类的图像进行二值化，即将一个灰度图像转化为二值图像。算法假定图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）包含两类像素，并计算出能将这两类像素分开的最佳阈值，使得类内方差最小，或等效地，类间方差最大。 因此，大津二值化法是一种一维离散的費舍爾判别分析的类似方法，与相关，并且等同于在强度直方图上执行的全局最优k-m…
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图像分割
在计算机视觉领域，图像分割（segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界（线，曲线等）。更精确的，图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程，这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。 图像分割的结果是图像上子区域的集合（这些子区域的全体覆盖了整个图像），或是从图…
GrabCut
GrabCut是一个基于计算机视觉中的理论的图像分割方法。 在GrabCut中，像素被划分为ground truth background、ground truth foreground、maybe background、maybe foreground四类标签。开始时，用户需要画出一个完整包含目标物体的。框内的像素被标记为maybe foreground，而框外的则是ground truth background。 然后算法使用高斯混…