可重构计算大作业，采用VIvado HLS循环优化，采用新颖思路，进行图片分割，大大降低算法复杂度，最终在PYNQ云平台测试成功。作业成绩为优秀。

基于熵的方法是比较简单且效率高的一种图像分割方法，针对多类的图像，我们应用多阈值的方法进行分割，结合粒子群优化，提高分割速率，达到较好的分割结果。

matlab生成代码文件夹选择视频中的语义共同分割 这个存储库包括我们弱监督视频共同分割的代码。 如果您使用我们的代码和模型进行研究，请引用我们的论文。 此代码已在 Ubuntu 14.04 和 MATLAB 2015a 上进行了测试。 联系人：Guangyuzhong (guangyuzhonghikari at gmail dot com) 纸 视频中的语义共同分割。 Yi-Hsuan Tsai*、Guangyu Zhong* 和 Ming-Hsuan Yang。 欧洲计算机视觉会议 (ECCV)，2016 年。（* 表示同等贡献） 安装 下载并解压代码。 按照 中的说明安装附加的 caffe 分支。 在 下载用于特征提取的 CNN 模型，然后将模型文件夹解压到caffe-cedn-dev/examples文件夹下。 用法 将您自己的视频放在“Youtube_input”或其他文件夹中（您可能需要更改相应的路径）。 运行 demo_semantic_cosegment.m 以生成 tracklets。 运行 demo_tracklets_feature.m 以提取每个 trackl

详解C++的String类的字符串分割实现 功能需求，输入一个字符串“1-2-3”切割出“1”、“2”、“3”。在Java下直接用String的split函数就可以了。c++下String没有直接提供这个函数，需要自己写。 网上给出的解决方案是这里的三种方法。但我是通过JNI访问的，在里面用这些vector可能不中，自己封装了个，仅供参考： String recogScop = 01-02-03; cout<<recogScop<<endl; int size = recogScop.size(); int pos = 0; string result[20] ; for(int i=

该程序将彩色图像分割成不同的区域。 本程序中分段的步骤如下： 1. 输入的彩色图像将使用 25 个 bin 粗略表示。 2. 粗略表示使用来自基于直方图的窗口过程的空间信息。 3. K-Means 用于对粗图像数据进行聚类。 Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“colImgSeg.m”的使用方法。 已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“colImgSeg.m”。

3d slicer 4.11 版本， 用于3维重建，图像标注，医学领域的，别下错了

安全帽分割是实现煤矿人员智能视频监控的关键技术之一，可促进人员定位、跟踪、安全帽佩戴检测等相关技术的研究，为此，提出一种基于超像素特征提取与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类的矿井人员安全帽分割方法。首先，采用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)模型将人员图像粒化为一定数量内部像素点颜色特征相似且空间位置相近的超像素。其次，提取超像素在RGB，YCbCr，Lab，HSV空间上的颜色特征及其灰度直方图纹理特征，通过分析安全帽二维轮廓线上的斜率变化特性建立安全帽轮廓特征模型。最后，在训练集人员图像中分别提取安全帽正样本超像素和背景负样本超像素的颜色、纹理特征训练SVM分类器，采用已训练的SVM将测试集中的人员图像超像素二分类为安全帽正样本和背景负样本。进一步通过安全帽轮廓特征模型判别SVM误分类的虚假正样本并对其进行类别修正，识别同时包含正样本像素点和负样本像素点的欠分割样本超像素，并通过求取正样本区域边界掩模与Prewitt算子所提取轮廓的差集对其进行二级像素分类，分离出其中的正样本像素区

目标分割DeepLab v1ABSTRACT1、 INTRODUCTION2、 RELATED WORK3、 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR DENSE IMAGE LABELING3.1 利用空洞算法实现高效的密集滑动窗口特征提取3.2 利用卷积网控制感受野大小，加速密集计算4、 DETAILED BOUNDARY RECOVERY : FULLY-CONNECTED CONDITIONAL RANDOM FIELDS AND MULTI-SCALE PREDICTION4.1 全连通条件随机域CRF精确定位4.2 多尺度预测Reference 原文：Se

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