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基于Python的Seam Carving算法实现

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简介：
本项目采用Python编程语言实现了图像内容感知缩放技术——Seam Carving算法。该算法能够智能地删除图片中最不重要的像素序列（即所谓的“能量”值最低的路径），从而达到调整图片尺寸的目的，同时又保证了重要视觉元素不受影响。 用Python实现的Seam Carving算法可以参考这篇文章：https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python。不过，在这里我们主要关注的是如何使用Python来实现这个图像处理技术，而不需要直接访问外部链接获取详细信息。文章中提供了详细的步骤和代码示例，帮助读者理解和实现Seam Carving算法。

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  • 基于Python的Seam Carving算法实现
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    本项目采用Python编程语言实现了图像内容感知缩放技术——Seam Carving算法。该算法能够智能地删除图片中最不重要的像素序列（即所谓的“能量”值最低的路径），从而达到调整图片尺寸的目的，同时又保证了重要视觉元素不受影响。 用Python实现的Seam Carving算法可以参考这篇文章：https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python。不过，在这里我们主要关注的是如何使用Python来实现这个图像处理技术，而不需要直接访问外部链接获取详细信息。文章中提供了详细的步骤和代码示例，帮助读者理解和实现Seam Carving算法。
     
  • ( MATLAB ) Seam Carving
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    MATLAB Seam Carving是一种图像处理技术，在保持重要视觉内容的同时，调整图片的尺寸。利用MATLAB实现算法可灵活编辑照片宽高比，移除不重要内容。 Shai Avidan在Mitsubishi Electric Research Labs发表的论文《SeamCarving for Content-Aware Image Resizing》（2007年）介绍了图像智能缩放的经典算法，非常值得学习。
     
  • C++中Seam Carving的实现代码
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    本代码实现了图像缩放技术Seam Carving在C++中的具体应用。通过动态规划算法移除或添加能量值最低的路径（即“seams”），从而达到非均匀缩放的效果，保留图片的重要元素。 SeamCarving的C++实现代码使用了opencv库，并包含一个完整的项目工程及测试图像，可以直接运行使用。
     
  • 接缝雕刻：基于内容感知的图像尺寸调整-Seam-Carving MATLAB实现
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    本项目为MATLAB环境下实现的接缝雕刻算法，旨在进行基于内容感知的图片缩放操作。通过删除或插入像素的方式智能地改变图像大小，保留重要视觉元素并优化画面布局，提升用户体验。 内容感知图像调整大小是一种不同于传统方法的缩放技术。它不会简单地降低整个图片的分辨率，而是选择并移除不重要的非平坦线条（即“接缝”）。尽管最终结果可能与原图在尺寸上有所不同，但重要对象仍然清晰可见；同时，那些较为平滑且能量较低的部分可能会几乎消失。 这项工作是对内容感知调整大小论文的研究重写。该论文的核心观点是利用动态规划来寻找具有最小能量的垂直和水平“接缝”。这些具有最低能量的线条（即首先被移除的像素）将逐步从图像中去除，从而实现所需的最终分辨率变化。通过按顺序进行水平与垂直方向上的调整，可以达到预期的效果。如下图所示，展示了需要移除的第一条最不重要的垂直和水平线的位置。
     
  • 基于扩展马尔可夫特征的Seam-Carving篡改检测
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    本研究提出了一种基于扩展马尔可夫特征的Seam-Carving图像篡改检测方法，通过分析图像内容一致性来识别潜在的篡改区域。 针对用于图像篡改的Seam-Carving技术，提出了一种基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改识别算法。该算法充分考虑了Seam-Carving操作导致的图像频域特征变化，并将传统的利用马尔科夫转移概率矩阵计算出的图像特征与基于扩展马尔科夫转移概率的新特征进行融合，再通过支持向量机进行分类训练，从而有效识别基于Seam-Carving技术的图像篡改。实验结果表明，该方案在性能上优于传统基于马尔科夫转移矩阵的方法以及其他现有的此类图像篡改检测方法。
     
  • Content-Aware Image Resizing via Seam Carving（通过缝线雕刻实现基于内容的图像调整）
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    本研究提出了一种名为“缝线雕刻”的算法，用于在图片缩放时保留重要视觉元素，从而实现在不破坏主体细节的情况下灵活调整图片尺寸。 2007年Shai Avidan 和Ariel Shamir在论文《Seam Carving for Content-Aware Image Resizing》中提出的方法有一种Matlab代码实现。该方法效果非常出色，而且代码简洁不长。
     
  • 可以直接运行的含GUI国外seam carving matlab源码
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    这段简介描述了一个可用的Matlab源代码资源，它实现了含有图形用户界面(GUI)的 seam carving 算法。该程序直接运行且便于理解与修改，适合研究和学习使用，尤其对于有兴趣探索图像处理技术的国际学者来说非常实用。 在 MATLAB 里面直接运行 seamCarving_GUI.m 文件即可。使用 browse 可以输入源图片，运行结果可以直接保存。
     
  • 基于Python的BM3D算法实现
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    本项目基于Python语言实现了先进的图像去噪技术——BM3D算法，旨在提升图像处理效率与质量。通过结合Python的强大生态支持，为科研及工程应用提供了高效工具。 这是一本基于Python实现的BM3D去噪算法的书籍，值得学习一下。
     
  • 基于Python的Apriori算法实现
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    本项目采用Python编程语言实现了经典的Apriori关联规则学习算法，适用于频繁项集挖掘和购物篮分析等应用场景。 Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的频繁项集的方法。它的核心思想是通过两个阶段来找到频繁出现的数据集合：候选集生成和情节向下封闭检测。该算法在商业、网络安全等多个领域都有广泛应用。 基本思路如下：首先，确定所有满足预设最小支持度阈值的所有频集；然后从这些频集中产生强关联规则，确保这些规则同时符合最小支持度和最小可信度的要求。接下来利用第一步找到的频集生成所需的规则，并且每条规则的右部只有一项（采用中性定义）。在所有可能的规则被创建之后，只有那些满足用户指定最低可信度要求的才会保留下来。 为了生成所有的频繁项集，Apriori算法采用了递归的方法。
     
  • 基于Python的ARIMA算法实现
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    本项目利用Python编程语言实现了ARIMA时间序列预测模型，旨在探索和优化不同数据集上的参数配置，以提升预测准确性。 ARIMA模型是由Box和Jenkins在20世纪70年代初提出的一种著名的时间序列预测方法，也被称为博克思-詹金斯法或box-jenkins模型。该模型的全称是自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）。其中，ARIMA(p, d, q)代表差分自回归移动平均模型，p表示自回归项的数量，q为移动平均项数，d则是在时间序列变为平稳时进行的差分次数。所谓ARIMA模型是指将非平稳的时间序列转化为平稳的时间序列，并通过因变量对其滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归分析来建立模型。根据原序列是否平稳及回归中所包含的部分不同，该方法包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及差分自回归移动平均过程（ARIMA）。