https://wiki.statsape.com/index.php?action=history&feed=atom&title=%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2 2026-04-05T18:35:21Z 本wiki上该页面的版本历史 MediaWiki 1.39.6 https://wiki.statsape.com/index.php?title=%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2&diff=8904&oldid=prev 2024-01-27T16:18:23Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2024年1月28日 (日) 00:18的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l42">第42行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第42行：</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 交通控制系统</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 交通控制系统</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* [[Video surveillance]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* [[Video surveillance]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">  </del>*[[Object co-segmentation|视频对象共分割和动作定位]]&lt;ref name=&quot;Liu Wang Hua Zhang 2018 pp. 5840–5853&quot;/&gt;&lt;ref name=&quot;Wang Duan Zhang Niu p=1657&quot;/&gt;</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* [[Object co-segmentation|视频对象共分割和动作定位]]&lt;ref name=&quot;Liu Wang Hua Zhang 2018 pp. 5840–5853&quot;/&gt;&lt;ref name=&quot;Wang Duan Zhang Niu p=1657&quot;/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>已开发了几种通用的[[algorithm]]和技术用于图像分割。为了有效解决领域的分割问题，这些技术通常需要与特定领域的知识相结合。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>已开发了几种通用的[[algorithm]]和技术用于图像分割。为了有效解决领域的分割问题，这些技术通常需要与特定领域的知识相结合。</div></td></tr> <!-- diff cache key statsape_wiki:diff::1.12:old-8893:rev-8904 --> </table>

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<p>创建页面，内容为“图像分割类别的节点能够完成图像前处理中的重要任务，即分割和标记，这个过程也通常被称为画&#039;&#039;&#039;遮罩&#039;&#039;&#039;的过程。 任何灰度图像都可以被视为地形表面，其中高强度表示峰和丘陵，而低强度表示山谷。您开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水的上升，根据附近的山峰（梯度），来自不同山谷的水，显然具有不同…”</p> <p><b>新页面</b></p><div>图像分割类别的节点能够完成图像前处理中的重要任务，即分割和标记，这个过程也通常被称为画&#039;&#039;&#039;遮罩&#039;&#039;&#039;的过程。<br /> <br /> 任何灰度图像都可以被视为地形表面，其中高强度表示峰和丘陵，而低强度表示山谷。您开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水的上升，根据附近的山峰（梯度），来自不同山谷的水，显然具有不同的颜色，将开始融合。为了避免这种情况，您可以在水汇合的地方建造障碍物。你继续填水和建造障碍物，直到所有山峰都被水淹没。然后，您创建的障碍将为您提供分割结果。这就是分水岭背后的“哲学”。您可以访问分水岭上的 CMM 网页并通过一些动画来理解它。<br /> <br /> 但由于图像中的噪声或任何其他不规则性，这种方法会给您带来过度分割的结果。因此，OpenCV 实现了一种基于标记的分水岭算法，您可以指定哪些谷点要合并，哪些不合并。它是一种交互式图像分割。我们所做的就是为我们所知道的对象赋予不同的标签。用一种颜色（或强度）标记我们确定是前景或对象的区域，用另一种颜色标记我们确定是背景或非对象的区域，最后标记我们不确定的区域，用 0 标记它。这是我们的标记。然后应用分水岭算法。然后我们的标记将使用我们给出的标签进行更新，并且对象的边界的值为-1。</div>

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