Алгоритмы и структуры данных 2 2017/2018/Segmentation — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Сегментация изображений)
Строка 1: Строка 1:
 
== Сегментация изображений ==
 
== Сегментация изображений ==
  
В этом задании вам необходимо реализовать алгоритм сегментации изображений с помощью максимального разреза. Для простоты мы будем делать сегментацию на 2 класса на основе цветов пикселей.
+
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
 
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

Версия 02:08, 3 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.

Заготовка с кодом

Примеры изображений

Реализацию необходимо отправить

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).