Advertisement

( MATLAB ) Seam Carving

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ( MATLAB ) Seam Carving
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 基于Python的Seam Carving算法实现
    优质
    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。
     
  • 可以直接运行的含GUI国外seam carving matlab源码
    优质
    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。
     
  • 基于扩展马尔可夫特征的Seam-Carving篡改检测
    优质
    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。
     
  • 接缝雕刻：基于内容感知的图像尺寸调整-Seam-Carving MATLAB实现
    优质
    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。
     
  • Content-Aware Image Resizing via Seam Carving（通过缝线雕刻实现基于内容的图像调整）
    优质
    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。
     
  • 提升神器：基于Yolov8的小目标遮挡物性能优化（SEAM、MultiSEAM）.html
    优质
    本文介绍了利用改进版YOLOv8模型(SEAM和MultiSEAM技术)来提高小目标检测中遮挡物体识别精度的方法，是提升目标检测性能的神器。 本段落介绍了基于Yolov8的小目标遮挡物检测性能提升方法，包括SEAM和MultiSEAM技术。这两种方法旨在解决小目标在复杂场景中由于部分或全部被遮挡而导致的检测困难问题，通过优化算法提升了模型对这类特定情况下的识别准确率与鲁棒性。
     
  • MATLAB与matlab
    优质
    本文将探讨MATLAB（Matrix Laboratory）这一高级技术计算语言和交互式环境，并比较它的小型替代品或脚本解释器matlab。 MATLAB是一款广泛使用的编程语言和交互式计算环境，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。它提供了一个强大的平台，使用户能够快速实现想法并进行迭代分析与设计。 由于原文中没有具体提及任何联系方式或链接信息，在这里无需做额外修改以去除这些内容。