目标检测物体的候选框是如何产生的？ 如今深度学习火热的今天，RCNN/SPP-Net/Fast-RCNN等文章都会谈及bounding boxes(候选边界框)的生成与筛选策略。那么候选框是如何产生，又是如何进行筛选的呢？其实物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。区域生长(合并)主要由于 ...
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2020-04-15 21:28:53
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VS2017配置opencv教程（超详细！！！） VS2017配置opencv教程（超详细！！！） VS2017配置opencv教程（超详细！！！） VS2017配置opencv教程（超详细！！！） 前言：刚开始是不打算写这篇博客的，但是我最近为了完成对老师布置的区域生长算法，强行要配置一波open ...
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2019-01-30 01:26:31
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图像分割方法综述 崔悦 (西安交通大学软件学院 陕西西安710049) 摘要：通过检索近近年来不断改进的图像分割方法，以下几类方法比较活跃的出现，分别是：基于阈值的分割方法、基于区域生长的分割方法、基于小波变换的分割方法、基于神经网络的分割方法、基于能力泛函的分割方法、基于概率统计的分割方法和基于特 ...
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2018-10-22 16:43:19
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threshold：阈值分割 minGray<=g<=maxGray select_shape：选取特定区域（Region） regiongrowing：区域生长法分割图像获得region regiongrowing(Image : Regions : Row, Column, Tolerance, ...
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2018-04-08 22:37:57
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博客转载自：http://blog.csdn.net/cjx2lxj/article/details/50529618 该篇文章出自2015年ICIP会议，主要介绍图像分割领域一种新的区域生长算法 提出的问题 激光雷达探测到城市环境的物体表面构成三维几何点，相应的点云分割技术常用于建筑物重建。由于建 ...
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2018-02-26 15:06:18
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灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像。 彩色图像增加了色彩信息，可以通过不同的色彩值来分割图像，常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割！ 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域。先看看OpenCV的文档： C++: void inRange(Input ...
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2017-10-11 23:42:42
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区域生长算法是一种图像分割方法，能够将图像中具有相同特征的连通区域分割出来，同时保证较好的边缘信息。 区域生长算法的优点是简单，容易实现；但空间和时间复杂度较高，对分割图像要求较高，否则容易形成孔洞和过分割。 区域生长算法的基本思想是首先获取分割区域的一个种子点，然后在种子点的周围搜索与该种子点有相 ...
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2017-01-08 15:32:33
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可以说从这篇文章开始，就结束了图像识别的入门基础，来到了第二阶段的学习。在平时处理二值图像的时候，除了要进行形态学的一些操作，还有有上一节讲到的轮廓连通区域的面积周长标记等，还有一个最常见的就是孔洞的填充，opencv这里成为漫水填充，其实也可以叫种子填充，或者区域生长，基本的原理是一样的，但是应用的时候需要注意一下，种子填充用递归的办法，回溯算法，漫水填充使用堆栈，提高效率，同时还提供了一种方式...
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2016-08-11 22:46:12
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一、区域生长的原理和步骤
区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就长成了。...
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2016-06-24 15:23:51
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一、理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条 ...
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2016-05-07 12:41:01
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