笔记

前景提取算法 GrabCut 笔记

July 22, 2021
Machine Learning, 笔记

GrabCut是一种交互式迭代前景提取算法，这个项目是对其的实践，参考opencv的源码

核心的点

  • 混合高斯模型
  • 迭代图像分割
  • Graph Cut
  • border matting: 这个不是重点

opencv mask四状态

  • 背景GCD_BGD：0
  • 前景GCD_FGD：1
  • 可能的背景GCD_PR_BGD：2
  • 可能的前景GCD_PR_FGD：3

流程 #

初始化 #

  1. 用户通过直接框选目标来得到一个初始的GCD_PR_FGD为$t_f$，即方框外的像素全部作为GCD_BGD为$t_b$

  2. 对每一像素n，初始化像素n的标签

  3. 通过像素标签来估计目标和背景的GMM，通过k-mean算法分别把属于目标和背景的像素聚类为K类，即GMM中的K个高斯模型

迭代最小化 #

  1. 对每个像素分配GMM中的高斯分量

  2. 对于给定的图像数据Z，学习优化GMM的参数

  3. 分割估计（通过1中的Gibbs能量项，建立图，并求出权值t-link和n-link，通过max flow/min cut算法来进行分割）：

  4. 重复步骤1-3，直到收敛

  5. 对分割的边界进行border matting平滑处理

思考 #

如果GMM颜色模型换成颜色直方图 https://mmcheng.net/zh/salobj/，可能对视觉显著性区域有更好的切割效果

代码 #

  • main.cpp: 主要的用户交互逻辑
  • grabcut.hpp: grabcut算法的实现（含注释）及其依赖的GMM等
  • grabcut_ref.cpp: opencv中的样例的修改

目录 #

  • images: 测试用的图像文件
  • lib: 可能用到的库
  • pages: 算法的相关paper

DEMO #

框选并提取出 可能的前景GCD_PR_FGD，未被框则选为 背景GCD_BGD，按n获得初次分割结果

demo-1

左键点击选取GCD_FGD，右键点击选取GCD_BGD，按n继续迭代更新

image.png

Lib #

  • opencv Open Source Computer Vision Library
  • cmake CMake is an open-source, cross-platform family of tools designed to build, test and package software

Src #

https://github.com/Kingfish404/grabcut-apply-cpp

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实现一个简单版vue3-like module

June 1, 2021
前端, 笔记

关于Vue，可以去看其官方文档 Vue，Evan You yyds。

用ES6语法实现的vue-like，可能在部分浏览器上有兼容性问题，不过这个用Babel简单翻译一下就好，问题不大。

写的可能有点小问题，暂时还没有直接的去读过Vue的源码，只是了解其单向/双向数据原理，虚拟dom，Diff算法及更新优化算法等，我接手的前端工程化项目用的也主要是是用react来写，所以我就直接用react中组件的思想来设计这个vue-like了（所以是不是应该叫vueact?）。

程序设计 #

这个module的运行流程就是

  1. import Vue from 'base_url/vue-like.js'
  2. Vue
    .createApp({ data ,method ,template })
    .mount('选择器')
  3. loop:检测是否有method触发了set，有的话则对对应App重新render

Vue是在module中实例化的对象，其createApp方法接收一个创建参数对象，并将其保存为自身属性

mount方法根据输入的css选择器字符串(如#root表示id为root的html标签)，选择对应的根对象生成并加入构造的App对象。

Vue的所有方法均支持carry化调用，也可以分行调用。

功能实现 #

单向数据绑定的实现，ES6语法的代理Proxy与反射Reflect，对data中每个对象的get和set方法进行代理，有点像切面注入了。

这里的代码其实很简单，ES6为我们自带提供了Proxy对象，Reflect作为当前绑定的对象对镜像执行原有预期操作。

this.data = new Proxy(this.data, {
    get: function (target, propKey, receiver) {
        return Reflect.get(target, propKey, receiver);
    },
    set: function (target, propKey, value, receiver) {
        // console.log(arguments);
        if (target[propKey] == value) { // 非引用对象值未修时的简单优化
            return true;
        }
        if (Reflect.set(target, propKey, value, receiver)) {
            that.render();              // 重新render
            return true;
        }
        return false;
    }
})

简易dom生成我就暂时没有写复杂的虚拟dom的Diff算法了，而是set对象如果发现data中的元素值被修改的话，直接触发当前APP的render进行整体重新渲染。

实际的实现中，是用一个类成员函数来解析templete data，生成一个真实的dom对象。

templete data如下

Vue.h('h1', {
    onclick: 'decrease' // attribute,props 的name和对应methods中的函数/data中的值名
}, "App1: {{ counter }} click to increase")

实际效果 #

实际部署后预览如下，放在GitHub Page上，国内可能出现加载不出来的情况:

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前端笔记 - JS函数参数，类比Python

February 19, 2021
前端, 笔记

之前一直没有细看JavaScript这一部分，开发时感觉有点不自信，所以找了几篇资料去看了下，顺便现在写写。

之前也写过挺长时间Python的，Python函数中的传值也有点不自信，虽然在构建深度学习的BP网络时，总是很自然的直接认为参数可以影响外面的值，即传引用调用，而在用一般类型时，认为是传值调用，但是，还是对原理不够清楚，所以现在也一起整理下，系统性的总节。

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ACM-N皇后问题及hash查找思想

February 18, 2021
ACM, 笔记

题目描述

在N*N的方格棋盘放置了N个皇后，使得它们不相互攻击（即任意2个皇后不允许处在同一排，同一列，也不允许处在与棋盘边框成45角的斜线上。

你的任务是，对于给定的N，求出有多少种合法的放置方法。

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