Алгоритмы и структуры данных 2 2017/2018/Segmentation: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Aumnov (обсуждение | вклад) Новая страница: «== Сегментация изображений == В этом задании вам необходимо реализовать алгоритм сегмент…» |
Aumnov (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| (не показаны 4 промежуточные версии этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== Сегментация изображений == | == Сегментация изображений == | ||
В этом задании вам необходимо реализовать алгоритм сегментации изображений с помощью | В этом задании вам необходимо реализовать алгоритм сегментации изображений с помощью локального поиска для минимального разреза. Для простоты мы будем делать сегментацию на 2 класса на основе цветов пикселей. | ||
Вам дается код с заготовкой, в которой написана базовая загрузка изображений и некоторые удобные функции для работы с ними. Необходимо реализовать функцию | Вам дается код с заготовкой, в которой написана базовая загрузка изображений (с помощью библиотеки scipy) и некоторые удобные функции для работы с ними. Необходимо реализовать функцию | ||
сегментации и проверить ее работу на нескольких примерах изображений. | сегментации и проверить ее работу на нескольких примерах изображений. | ||
| Строка 11: | Строка 11: | ||
Пояснения по заданию и коду: | Пояснения по заданию и коду: | ||
* Для каждого класса фиксируется свой основной цвет (переменные S и T, нужно задавать вручную для каждого изображения) | * Для каждого класса фиксируется свой основной цвет (переменные S и T, нужно задавать вручную для каждого изображения). | ||
* Расстояние между двумя цветам вычисляется как среднеквадратичное между яркостями компонент (функция dist). | |||
* Штраф данного пикселя за принадлежность к классу равен расстоянию от него до цвета класса. | |||
* Штраф для отнесения соседних пикселей к разным классам равен расстоянию между их цветами. | |||
* В заготовке после сегментации пиксели изображения подкрашиваются в соответствующий цвет для наглядности. | |||
* Заготовкой пользоваться не обязательно, программировать можно как на Python, так и на C++ (но заготовки для C++ нет). | |||
Текущая версия от 11:37, 10 октября 2017
Сегментация изображений
В этом задании вам необходимо реализовать алгоритм сегментации изображений с помощью локального поиска для минимального разреза. Для простоты мы будем делать сегментацию на 2 класса на основе цветов пикселей.
Вам дается код с заготовкой, в которой написана базовая загрузка изображений (с помощью библиотеки scipy) и некоторые удобные функции для работы с ними. Необходимо реализовать функцию сегментации и проверить ее работу на нескольких примерах изображений.
Пояснения по заданию и коду:
- Для каждого класса фиксируется свой основной цвет (переменные S и T, нужно задавать вручную для каждого изображения).
- Расстояние между двумя цветам вычисляется как среднеквадратичное между яркостями компонент (функция dist).
- Штраф данного пикселя за принадлежность к классу равен расстоянию от него до цвета класса.
- Штраф для отнесения соседних пикселей к разным классам равен расстоянию между их цветами.
- В заготовке после сегментации пиксели изображения подкрашиваются в соответствующий цвет для наглядности.
- Заготовкой пользоваться не обязательно, программировать можно как на Python, так и на C++ (но заготовки для C++ нет).