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Was ist Computer Vision Graph Cuts?
Bei der Anwendung im Bereich Computer Vision kann die Graph Cut-Optimierung eingesetzt werden, um eine Vielzahl von Low-Level-Computer Vision-Problemen effizient zu lösen Probleme wie Bildglättung, Stereokorrespondenzproblem, Bildsegmentierung, Objekt-Co-Segmentierung und viele andere Computer-Vision-Probleme, die im Hinblick auf Energieminimierung formuliert werden können. Viele dieser Energieminimierungsprobleme können durch die Lösung eines Maximalflussproblems in einem Diagramm angenähert werden. Bei den meisten Formulierungen solcher Probleme in der Bildverarbeitung entspricht die minimale Energielösung der maximalen a-posteriori-Schätzung einer Lösung. Obwohl viele Computer-Vision-Algorithmen das Schneiden eines Diagramms beinhalten, wird der Begriff „Graph Cuts“ speziell für Modelle verwendet, die eine Max-Flow/Min-Cut-Optimierung verwenden.
Ihre Vorteile
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Diagrammschnitte in Computer Vision
Kapitel 2: Max-Flow min -Schnitt-Theorem
Kapitel 3: Bildsegmentierung
Kapitel 4: Schnitt (Graphentheorie)
Kapitel 5: Minimaler Schnitt
Kapitel 6: Watershed (Bildverarbeitung)
Kapitel 7: GrabCut
Kapitel 8: Random-Walker-Algorithmus
Kapitel 9: Graph-Cut-Optimierung
Kapitel 10: Videomatten
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zu Computer-Vision-Grafikschnitten.
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung von Computer-Vision-Grafikschnitten in vielen Bereichen Fachgebiete.
An wen sich dieses Buch richtet
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten für jede Art von Computer Vision Graph Cuts.
Bei der Anwendung im Bereich Computer Vision kann die Graph Cut-Optimierung eingesetzt werden, um eine Vielzahl von Low-Level-Computer Vision-Problemen effizient zu lösen Probleme wie Bildglättung, Stereokorrespondenzproblem, Bildsegmentierung, Objekt-Co-Segmentierung und viele andere Computer-Vision-Probleme, die im Hinblick auf Energieminimierung formuliert werden können. Viele dieser Energieminimierungsprobleme können durch die Lösung eines Maximalflussproblems in einem Diagramm angenähert werden. Bei den meisten Formulierungen solcher Probleme in der Bildverarbeitung entspricht die minimale Energielösung der maximalen a-posteriori-Schätzung einer Lösung. Obwohl viele Computer-Vision-Algorithmen das Schneiden eines Diagramms beinhalten, wird der Begriff „Graph Cuts“ speziell für Modelle verwendet, die eine Max-Flow/Min-Cut-Optimierung verwenden.
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Kapitel 2: Max-Flow min -Schnitt-Theorem
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Kapitel 5: Minimaler Schnitt
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Kapitel 7: GrabCut
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