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GrabCut

GrabCut的相关文献在2010年到2022年内共计86篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、农业基础科学、轻工业、手工业 等领域,其中期刊论文66篇、专利文献20篇;相关期刊48种,包括企业技术开发(下半月)、青海师范大学学报(自然科学版)、福州大学学报(自然科学版)等; GrabCut的相关文献由266位作者贡献,包括何小海、刘毅、吴小强等。

GrabCut—发文量

期刊论文>

论文:66 占比:76.74%

专利文献>

论文:20 占比:23.26%

总计:86篇

GrabCut—发文趋势图

GrabCut

-研究学者

  • 何小海
  • 刘毅
  • 吴小强
  • 夏德深
  • 孙怀江
  • 李磊
  • 丰婧
  • 刘宏哲
  • 刘昌华
  • 刘辉
  • 期刊论文
  • 专利文献

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年份

    • 徐振南; 王建坤; 胡益嘉; 张智聪; 赵旭东; 杨琳琳; 李文峰
    • 摘要: 针对传统卷积神经网络在马铃薯叶部病害识别中结构复杂、参数庞大,难以实现在移动设备上的良好应用的问题,提出一种基于轻量级卷积神经网络和迁移学习的马铃薯叶部病害识别方法。首先,采集马铃薯叶部病害图像样本,再运用GrabCut算法进行图像分割;再基于MobileNetV3构建病害识别基础模型,并通过调整模型结构及宽度系数α等方式对模型进行优化,最后运用迁移学习的方式将预训练参数迁移至优化模型进行训练。结果表明,该方法对马铃薯健康、晚疫病、早疫病、炭疽病及其他病害叶部图像识别准确率为98.00%,模型权重仅为0.68 MB,识别速率为0.014 s/幅。本研究结果可为马铃薯叶部病害识别在移动设备上应用的实现提供理论支持。
    • 游小荣; 李淑芳; 熊宗志
    • 摘要: GrabCut在服装图像分割中得到广泛应用,为解决GrabCut需要人工干预以及复杂背景下精度不高的问题,提出了一种基于卷积姿态机(Convolutional Pose Machines)和GrabCut的服装图像分割方法。借助卷积姿态机,使用包含服装的图片数据进行训练,得到卷积姿态机网络,从复杂背景中定位出服装关键点,形成包含服装的矩形框,并以此作为GrabCut算法的初始矩形框,经过GrabCut算法处理,从复杂背景分割出服装图像。结果证明:与传统需要人工干预的GrabCut方法相比,本方法无需人工干预,便可将复杂背景中的服装图像自动分割出来,在不损失精确度的基础上,可实现大批量服装图像的自动分割。
    • 陈家乐; 吴沣槭; 韩迎春; 李小飞; 王占彪; 冯璐; 王国平; 雷亚平; 杨北方; 辛明华; 李亚兵
    • 摘要: 叶面积是影响植物光合作用、蒸腾作用、呼吸作用及产量形成的重要形态指标之一,为实现作物叶面积准确、稳定和无损化测量,该研究基于红外线成像设备,提供了一种利用热红外和可见光图像测定棉花叶片面积的方法。以苗期棉花作为研究对象,通过红外成像相机T660获取棉花的热红外和可见光波段的图像,分别使用GrabCut算法和Hough圆检测提取红外图像中叶片和可见光图像中已知实际面积的圆状参照物(五角硬币)的像素面积,进而根据叶片区域和圆状参照物区域的像素倍数关系计算棉花的真实叶面积,将通过该研究所提方法计算的叶面积结果与传统的剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法进行皮尔逊相关性分析,检验该方法的可行性。分析表明,基于所提方法的测量值与剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法的结果之间均存在显著的线性相关关系(P<0.01)(相关系数分别为0.992,0.996)。3种方法对5盆棉花进行8次测量,结果显示,该研究所提方法测量值的平均变异系数为0.78%,在测量工作中表现稳定,为快速获取棉花苗期叶面积提供了一种准确稳健的理论方法。
    • 陈景尚; 张雨; 谭麒; 罗建斌; 董承煕
    • 摘要: 针对当前输电线路金具锈蚀检测的背景干扰问题,本文提出基于GrabCut的半交互式输电线路金具锈蚀图像分割方法。该方法首先对图像进行去噪处理,然后采用半交互式图像分割算法对图像进行自动分割,不仅能够减少背景对输电线路金具锈蚀检测的干扰,还能有效提高锈蚀检测的准确率。
    • 程耀瑜; 丰婧; 李树军; 贺磊
    • 摘要: 提出了一种基于Haar特征检测和肤色分割技术相结合的人脸检测算法,用以提高人脸检测的准确率。使用Haar特征进行人脸检测,然后对检测结果进行判断,若检测到人脸,则直接对其进行标记;若发生漏检或误检,则运用GrabCut算法提取目标前景,再将其转换到YCrCb空间,利用肤色特征对人脸进行检测。实验结果表明:利用该算法可以很好地解决单一算法造成的检测率低、容易漏检的问题,为后续的人脸识别提供参考。
    • 程耀瑜; 丰婧; 李树军; 贺磊
    • 摘要: 提出了一种基于Haar特征检测和肤色分割技术相结合的人脸检测算法,用以提高人脸检测的准确率.使用Haar特征进行人脸检测,然后对检测结果进行判断,若检测到人脸,则直接对其进行标记;若发生漏检或误检,则运用GrabCut算法提取目标前景,再将其转换到YCrCb空间,利用肤色特征对人脸进行检测.实验结果表明:利用该算法可以很好地解决单一算法造成的检测率低、容易漏检的问题,为后续的人脸识别提供参考.
    • 陈景尚; 张雨; 谭麒; 罗建斌; 董承熙
    • 摘要: 针对当前输电线路金具锈蚀检测的背景干扰问题,本文提出基于GrabCut的半交互式输电线路金具锈蚀图像分割方法.该方法首先对图像进行去噪处理,然后采用半交互式图像分割算法对图像进行自动分割,不仅能够减少背景对输电线路金具锈蚀检测的干扰,还能有效提高锈蚀检测的准确率.
    • 李一正; 梁华; 冯豪
    • 摘要: 传统图像识别过程多发生在环境较为稳定的室内场景中,而当前增强现实的发展趋向于对户外场景的应用,比如在旅游行业中对建筑、雕像等目标的识别.针对ARToolKit增强现实系统在户外自然场景下的图像分割过程因受到实时变化的光照、遮挡等因素的影响而出现错误分割导致增强现实效果难以实现的问题,提出一种基于直方图均衡化的改进GrabCut算法.采用直方图均衡化对图像非线性拉伸,提高图像对比度;对GrabCut算法的边界项函数进行均值化处理,减少边缘像素的错误分割,提高目标图像的边缘完整性,实现图像的准确分割.实验结果证明该方法在复杂现实场景中拥有较高的实时性和稳定性,改善了ARToolKit增强现实系统在户外场景中的处理性能.
    • 董文敏
    • 摘要: 当前服装类电商发展迅速,人们对虚拟试衣的需求与日俱增,基于此现象本文提出根据单张图片实现二维、三维虚拟试衣,并针对这两个角度进行介绍:二维采用Canny算法检测出图像轮廓,进行灰度值筛选提取人体图像轮廓和服装图像轮廓,利用图像增强和像素点转换实现虚拟试衣。三维使用Faster R-CNN算法识别服装图像的具体区域坐标,利用GrabCut算法进行分割解析,生成效果优秀的人物轮廓和服装轮廓。再利用KNN学习在建立的数据集中,匹配服装样板,实现虚拟试衣。
    • 刘建; 赵立强; 李瑞东; 赵树理
    • 摘要: 制作了用于语义分割模型的农作物叶片病害数据集,在训练样本的标注中尝试实现一部分工作的自动化,编写计算机应用程序简化难以自动化的操作.研究把自动化过程分为前景分割和病斑分割两部分,利用不同颜色空间下的阈值分割、grabcut算法以及超绿灰度法分别实现叶片与背景、病斑与叶片的大致分割.编写了一套图形化应用程序,同时应用程序提供了一些简化人工分割标注的功能.
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