交互式分割方法有哪些

Ⅰ 图像分割的分割方法

灰度阈值分割 法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图像元素g(i,j)=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合(如用于硬件实现)，它得到了广泛应用。
人们发展了各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。
全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
在许多情况下，物体和背景的对比度在图像中的各处不是一样的，这时很难用一个统一的阈值将物体与背景分开。这时可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。这时的阈值为自适应阈值。
阈值的选择需要根据具体问题来确定，一般通过实验来确定。对于给定的图像，可以通过分析直方图的方法确定最佳的阈值，例如当直方图明显呈现双峰情况时，可以选择两个峰值的中点作为最佳阈值。
图1(a)和(b)分别为用全局阈值和自适应阈值对经典的Lena图像进行分割的结果。
区域生长和分裂合并法是两种典型的串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据前面步骤的结果进行判断而确定。 区域生长 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就长成了。
区域生长需要选择一组能正确代表所需区域的种子像素，确定在生长过程中的相似性准则，制定让生长停止的条件或准则。相似性准则可以是灰度级、彩色、纹理、梯度等特性。选取的种子像素可以是单个像素，也可以是包含若干个像素的小区域。大部分区域生长准则使用图像的局部性质。生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。区域生长法的优点是计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果。它的缺点是需要人为确定种子点，对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。另外，它是一种串行算法，当目标较大时，分割速度较慢，因此在设计算法时，要尽量提高效率。
区域分裂合并
区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标提取。分裂合并差不多是区域生长的逆过程：从整个图像出发，不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，实现目标提取。分裂合并的假设是对于一幅图像，前景区域由一些相互连通的像素组成的，因此，如果把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定该像素是否为前景像素。当所有像素点或者子区域完成判断以后，把前景区域或者像素合并就可得到前景目标。
在这类方法中，最常用的方法是四叉树分解法(如图3所示)。设R代表整个正方形图像区域，P代表逻辑谓词。基本分裂合并算法步骤如下：(1)对任一个区域，如果H(Ri)=FALSE就将其分裂成不重叠的四等份；
(2)对相邻的两个区域Ri和Rj，它们也可以大小不同（即不在同一层），如果条件H(Ri∪Rj)=TRUE满足，就将它们合并起来。
(3)如果进一步的分裂或合并都不可能，则结束。
分裂合并法的关键是分裂合并准则的设计。这种方法对复杂图像的分割效果较好，但算法较复杂，计算量大，分裂还可能破坏区域的边界。 图像分割的一种重要途径是通过边缘检测，即检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。这种不连续性称为边缘。不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。
图像中边缘处像素的灰度值不连续，这种不连续性可通过求导数来检测到。对于阶跃状边缘，其位置对应一阶导数的极值点，对应二阶导数的过零点(零交叉点)。因此常用微分算子进行边缘检测。常用的一阶微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在实际中各种微分算子常用小区域模板来表示，微分运算是利用模板和图像卷积来实现。这些算子对噪声敏感，只适合于噪声较小不太复杂的图像。
由于边缘和噪声都是灰度不连续点，在频域均为高频分量，直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。LoG算子和Canny算子是具有平滑功能的二阶和一阶微分算子，边缘检测效果较好，如图4所示。其中loG算子是采用Laplacian算子求高斯函数的二阶导数，Canny算子是高斯函数的一阶导数，它在噪声抑制和边缘检测之间取得了较好的平衡。关于微分算子的边缘检测的详细内容可参考文献 。 与其他图像分割方法相比，基于直方图的方法是非常有效的图像分割方法，因为他们通常只需要一个通过像素。在这种方法中，直方图是从图像中的像素的计算，并在直方图的波峰和波谷是用于定位图像中的簇。颜色和强度可以作为衡量。
这种技术的一种改进是递归应用直方图求法的集群中的形象以分成更小的簇。重复此操作，使用更小的簇直到没有更多的集群的形成。
基于直方图的方法也能很快适应于多个帧，同时保持他们的单通效率。直方图可以在多个帧被考虑的时候采取多种方式。同样的方法是采取一个框架可以应用到多个，和之后的结果合并，山峰和山谷在以前很难识别，但现在更容易区分。直方图也可以应用于每一个像素的基础上，将得到的信息被用来确定的像素点的位置最常见的颜色。这种方法部分基于主动对象和一个静态的环境，导致在不同类型的视频分割提供跟踪。

Ⅱ 图像分割算法分为几类

从学术角度讲图像分割主要分成3大类，一是基于边缘的，二是基于区域的，三是基于纹理的。由于基于纹理的也可以看成是基于区域的，所以有些专家也把分割方法分成基于边缘和基于区域两大类。
选择算法的时候主要参考你要分汪余竖割的图像样毁帆本的特点。
如果图像的边界特别分明，比如绿叶和红花，在边界处红绿明显不同，可以精确提取到边界，这时候用基于边缘的方法就可困大行。但如果是像医学图像一样，轮廓不是特别明显，比如心脏图像，左心房和左心室颜色比较接近，它们之间的隔膜仅仅是颜色比它们深一些，但是色彩上来说很接近，这时候用基于边缘的方法就不合适了，用基于区域的方法更好。再比如带纹理的图像，例如条纹衫，如果用基于边缘的方法很可能就把每一条纹都分割成一个物体，但实际上衣服是一个整体，这时候用基于纹理的方法就能把纹理相同或相似的区域分成一个整体。
不过总体来说，基于区域的方法近些年更热一些，如Meanshift分割方法、测地线活动轮廓模型、JSEG等。

Ⅲ MAYA建模交互式分割工具加上线确定后，新加的线就自动变了，不是按之前加线的方向走，怎么回事啊

你用的是maya2013吗，我也经常遇到这样的问题，解决缓厅方法一是变化一下角度试一下，二是确定以后方向错的闭哪枝线不用管它你继续按原来方向走线，成功以后再把原来的错线删除就可以了，可能是软件的问题轿敏。

Ⅳ 什么是图像分割

1 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。

基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。利用最小剪切准则得到图像的最佳分割 该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。是一种点对聚类方法。对数据聚类也具有很好的应用前景。但由于其涉及的理论知识较多，应用也还处在初级阶段。因此国内这方面的研究报道并不多见，本文将对图论方法用于图像分割的基本理论进行简要介绍，并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行综述，并着重介绍基于等周图割的图像分割的方法。

2 图像目标分割与提取技术综述

图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。

3 定义及分割方法
为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(Image Segmentation)
目前,有许多的图像分割方法,从分割操作策略上讲,可以分为基于区域生成的分割方法,基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法.

Ⅳ 交互式变形工具包括几种变形方法

在网上找的，自己又试了下，可以出来好多手绘出不来的效果 令人惊讶的变化 通过改变对象变形的数值，你可以快速创建更多种类的花朵样式。下面的这个例子我们会使用同一个对 象来创建一个令人眼花缭乱的精彩效果，来体验这个工具真正的实力。我们将在上个例子的基础上继续。 1.使用交互式变形工具，选择圆形模板，点击属性栏中的Clear Distortion（清除变形）按钮两次，清除对 象上当前的变形效果。使用推拉变形模式，将振幅设为5，然后应用拉链变形，点击随机和平滑按钮，将振幅 设为100，频率设为20。现在的圆形模板形状为不规则的波浪形。（图07） 图07 2.使用挑选工具以选取框选择所有花瓣对象，按F11打开填充对话框，改变自定义填充选项如下：位置为 0，颜色为红色，位置在100的颜色为黄色，原来在65的洋红色位置改为40，颜色改为黄色，确定后关闭对话 框。（图08） 图08 3.在花瓣对象被全部选择的情况下，选择交互式变形工具，点击一次清除变形按钮，使对象恢复到变形前 的波浪形状。使用复制变形属性按钮，用标示指针点击第一步中所制的圆形模板，随后会出现一个警告框， 提醒你变形很复杂可能需要几分钟时间，是否要继续。点击确定后等待程序处理过程。（图09） 图09 4.如果有的话，移除所有的对象轮廓属性，这样我们所要的效果就完成了。像下图所示的那样，这个例子 中的花朵有着穗状的花瓣和复杂的外形。（图10） 图10 结合变形和调和 你还可以将一种调和效果和变形效果结合在一起，对花朵造型创造出其它变化。这个例子步骤可能有些 简短，但效果却不会令人失望。制作过程包括了对圆形曲线第一次变形和与缩小的副本进行调和，下面是具 体步骤： 1.首先，使用椭圆工具绘制一个直径大约为3英寸的圆形（按住Ctrl键强制椭圆为正圆形），将圆形转换为 曲线(Ctrl+Q)。选择形状工具，按下Shift+Ctrl键，点击圆形曲线上4个节点中的任何槐拦一个，以选择曲线上全部 节点。然后，按下数字键盘上的“+”，增肆洞加4个节点，新增的节点位于现有两个节点的正中间；再一次按下 “+”，在曲线上增加更多的节点（这一次增加的数量为8个）。这样以来，原有的4个节点加上新增的12个节 点将圆形曲线平均分为16段，如图11所示。（图11） 图11 2.选择交互式变形工具，选择推拉变形模式，并将振幅设为-50（注意是一个负值），用100％黄填充对 象，去除轮廓属性。对象变为花朵形状。使用挑选工具，按下Shift键，向内拖动形状的任一个角控点，直至 轮廓为原形状大小的10％左右铅雹胡，点击鼠标右键，创建一个对象副本。保持选择状态，用红色填充副本对象， 和原件加以区别。（图12）
记得采纳啊

Ⅵ 用Maya2012 交互式分割工具，选择一点时，为什么只能选择线上的中点 或定点怎么改

你说的是SplitPolygonTool吧！选择工具后，会出现如图右下角的图标，双击它，出现工具的设置面板，将Snapping茄消雀tolerance的值桥睁设置为0即可

学习maya等软件非常不建议使用中文版，因为中文版由很多翻译上的问题，一些词汇根本没法翻译，并且不稳定，一些插件什么的根本没有中文补丁，长期依赖中颤早文版会丧失自学能力。

Ⅶ 玛雅 maya2014 交互式分割工具如何隔线连点

你按住shift键加鼠标右键。上面会有交互式分割工具，把鼠标移动到此命令的慧脊后面森简正方形框中，接下来右边会出现一个设置区，忘记是圆滑还是平滑。如果你的是180就调到0，如果是此碧裤0就调到180。要是还是没用，那你就重启maya吧。

Ⅷ 交互分割实战知识笔记(1)：感受野计算

对于分割网络而言，CNN是十分核心的部分。
由于以前都是比较零散地去了解一些CNN相关的东西以使用CNN网络，
对于CNN一些基础概念的理解非常浅薄。
最近终于还是下了决心仔细地补一下基础，本文将首先针对CNN，
进行一个知识点的记录。

一个标准的卷积过程如上， 的输入
和一个 的卷积核进行卷积运算，
最后得到的是 的输出。

将上一级输入进过一个卷积层处理完之后得到的输出，
可以看做是上一级输入内容在空间维度上的某一级别的特征表示，所以被称为 特征图 。

特征图大小的计算大谈含公式可简单总结为：

， 分别为输出的特征图大小和上一层的特征图/输入数据大小。

感受野 是指 特征图 上的一个点在输入空间上所受影响的区域，
用人话说也就是 特征图上的点对应的原始数据上的空间大小 。

以上图的标准卷积过程为例，
输出的 是有输入的一个 的区域计算而来的，
也就是它能够 感受到这个区域的信息 。

感受野大小的计算公式可简单总结为：

， 分别为输入输出特征图的感受野，原始图像感受野为 。

显而易见，卷积操作让图像缩水了一圈，影响了图像的分辨率。

为了平衡这种影响，直接在图像周围填充一圈，就可以让图像的feature map尺寸维持不变。

如图所示，padding操作影响了输出的大小，加入padding后的feature map size和 receptive field size计算公式如下：

为两侧padding之和。

当输入图像过大的时候，卷积操作是很费时的，
那么是否可以 跳着卷积 ，就像 数据抽稀 一样呢？

答案显然是肯定的，这同样也是卷积的基础操作之一，按照一定步幅(stride)进行跳步(stride)。

如上图所示，对 的图像进行 的padding，得到 的输入；
如果按照传统卷积方式， 的卷积核显而易见会输出 的输出。

此处执行跳步卷积，在 的横向下一个位置为 ，竖向下一个位置为
步幅为 ，当跳步后的位置不足以进行卷积运算时则跳转到下一行。

考虑到stride后，公式更新为：

空洞卷积/带洞卷积/膨胀卷积，dilation convolution有很多翻译。这种形式的卷积核比传统的卷积核多 带 了一些 空洞 ，因而尺寸就 膨胀 了滚笑。

相当于一种折中的增大卷积核的方法，卷积核变大了，但是中间很多地方是洞，所以计算量不怎么变。

考虑到dilation后，
使用
替换原公式中的 ，
公式更新为：

比较常见的卷积核大小为 、 ，
理论上越大的卷积核提取的信息就越 全局 ，学术点说就是 感受野随卷积核大小增大 。

但是理论上两个 卷积核的嵌套就可以替代一个 的卷积核，
但是计算量上，两个 的卷积核为 级别，
而一个 的卷积核为 级别。

显而易见，计算量随卷积核的大小 指数级增长 ，所以明显 使用多个小卷积核的卷积层是更经济的 。

所以侍陪在一般问题中，我们都选用 的卷积核。

从原理上说，stride代表对图像特征提取的精度， stride越大则精度越低 。

作用类似于pooling，可以模糊一些特征，从而降低过拟合。

dilation来自于 [1] ，由于之前的CNN通常使用conv + pooling的方式先提取并浓缩特征，
然后再将特征upsampling回原始分辨率。

pooling虽然增大了感受野，却丢失了信息；dilation方式可以扩大感受野，减少信息损失
却又不增加计算量。

不过显然，dilation也存在以下问题：

据说这两篇文章 [2] [3] 中着重提了这些问题。

Ⅸ 交互式电子白板中怎么画分割线

打开电子白板软件，在里边工具栏菜单中选择画线图标按钮，在里边冲段判会燃枯有很多选项的，例如线段，箭头，虚线等，点选您要使用的分割线，在界面中拖拽即可。

我们就是交互式电子白板厂家散改，有这方面的问题都可以交流！