Seam carving算法实现

时间: 2023-11-24 13:07:44 浏览: 43
Seam carving算法实现是一种图像缩放技术,它可以保持图像的主要内容不变,同时进行像素的删除或添加,以达到缩放图像的效果。实现的基本步骤包括:首先计算图像的能量矩阵,然后根据能量矩阵找到最小能量路径,最后通过删除或插入像素来进行图像的缩放。其中,能量矩阵的计算可以采用基于图像灰度值或颜色的方法。如果您有具体的问题或疑问,可以进一步和我交流探讨。
相关问题

seam carving算法matlab代码

以下是基于Matlab实现的Seam Carving算法代码示例: ```matlab function I = seam_carving(I, n) % 输入: % I - 要进行Seam Carving的图像 % n - 要删除的Seam数量 % 输出: % I - Seam Carving处理后的图像 for i = 1:n % 计算能量函数 E = energy_function(I); % 计算Seam S = find_seam(E); % 删除Seam I = remove_seam(I, S); end end function E = energy_function(I) % 输入: % I - 要计算能量函数的图像 % 输出: % E - 计算得到的能量函数 % 计算灰度值 Igray = rgb2gray(I); % 计算Sobel算子 dx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; dy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]; % 计算水平方向和竖直方向的梯度 Gx = imfilter(double(Igray), dx); Gy = imfilter(double(Igray), dy); % 计算能量函数 E = abs(Gx) + abs(Gy); end function S = find_seam(E) % 输入: % E - 要计算Seam的能量函数 % 输出: % S - 计算得到的Seam % 初始化Seam矩阵 [height, width] = size(E); S = zeros(height, width); % 第一行的Seam等于能量函数 S(1, :) = E(1, :); % 计算每个像素的Seam for i = 2:height for j = 1:width % 处理边界情况 if j == 1 S(i, j) = E(i, j) + min(S(i-1, j), S(i-1, j+1)); elseif j == width S(i, j) = E(i, j) + min(S(i-1, j-1), S(i-1, j)); else S(i, j) = E(i, j) + min([S(i-1, j-1), S(i-1, j), S(i-1, j+1)]); end end end end function I = remove_seam(I, S) % 输入: % I - 要删除Seam的图像 % S - 要删除的Seam % 输出: % I - 删除Seam后的图像 % 初始化新图像 [height, width, channels] = size(I); I_new = zeros(height, width-1, channels, 'uint8'); % 找到最小Seam的位置 [~, idx] = min(S(end, :)); % 复制新图像 for c = 1:channels for i = 1:height if idx == 1 I_new(i, :, c) = I(i, 2以下是seam carving算法的MATLAB代码: ```matlab function [Ic, T] = seam_carving(I, nr, nc) I = im2double(I); [Sr, Sc] = computeEnergy(I); T = zeros(nr+1, nc+1); for i = 2:nr+1 for j = 2:nc+1 if j == 2 T(i,j) = min(T(i-1,j), T(i-1,j+1)) + Sr(i-1,j-1); elseif j == nc+1 T(i,j) = min(T(i-1,j-1), T(i-1,j)) + Sr(i-1,j-1); else T(i,j) = min([T(i-1,j-1), T(i-1,j), T(i-1,j+1)]) + Sr(i-1,j-1); end end end Ic = zeros(size(I,1), size(I,2), nc); for j = 1:nc [M, Ix] = min(T(:,j+1)); Ic(:,:,j) = removeSeam(I(:,:,j), Ix-1); end end function [Sr, Sc] = computeEnergy(I) Ig = rgb2gray(I); hx = [-1, 0, 1]; hy = -hx'; Ix = conv2(Ig, hx, 'same'); Iy = conv2(Ig, hy, 'same'); Sr = abs(Ix) + abs(Iy); Sc = Sr; end function Ic = removeSeam(I, idx) [m,n] = size(I); Ic = zeros(m, n-1); Ic(:,1:idx-1,:) = I(:,1:idx-1,:); Ic(:,idx:end,:) = I(:,idx+1:end,:); end ``` 这个代码实现了基本的seam carving算法,可以输入原始图像 `I`,要缩减的行数 `nr` 和要缩减的列数 `nc`,然后输出缩减后的图像 `Ic` 以及每个像素对应的能量 `T`。函数 `computeEnergy` 计算了图像每个像素的能量,并返回 `Sr` 和 `Sc` 分别表示每个像素在行方向和列方向的能量。函数 `removeSeam` 移除给定索引的seam。以下是使用Matlab实现Seam Carving算法的代码: 1. 导入图像和初始化能量矩阵 ``` % 导入图像 img = imread('image.jpg'); % 将图像转换为灰度图 grayImg = rgb2gray(img); % 初始化能量矩阵 energyMatrix = double(edge(grayImg, 'canny')); ``` 2. 计算每个像素的能量值 ``` for i = 2:size(grayImg, 1) for j = 2:size(grayImg, 2) % 计算像素(i,j)的能量值 energyMatrix(i,j) = energyMatrix(i,j) + min([energyMatrix(i-1,j-1), energyMatrix(i-1,j), energyMatrix(i-1,j+1)]); end end ``` 3. 找到能量最小的Seam路径 ``` % 找到能量最小的Seam路径 [minEnergy, seamIdx] = min(energyMatrix(size(grayImg, 1), :)); for i = size(grayImg, 1)-1:-1:1 if seamIdx(i+1) == 1 % 处理边缘情况 [~, minIdx] = min([energyMatrix(i, seamIdx(i+1)), energyMatrix(i, seamIdx(i+1)+1)]); seamIdx(i) = seamIdx(i+1) + minIdx - 1; elseif seamIdx(i+1) == size(grayImg, 2) % 处理边缘情况 [~, minIdx] = min([energyMatrix(i, seamIdx(i+1)-1), energyMatrix(i, seamIdx(i+1))]); seamIdx(i) = seamIdx(i+1) + minIdx - 2; else [~, minIdx] = min([energyMatrix(i, seamIdx(i+1)-1), energyMatrix(i, seamIdx(i+1)), energyMatrix(i, seamIdx(i+1)+1)]); seamIdx(i) = seamIdx(i+1) + minIdx - 2; end end ``` 4. 删除Seam路径上的像素 ``` % 删除Seam路径上的像素 for i = 1:size(grayImg, 1) img(i, seamIdx(i):end-1, :) = img(i, seamIdx(i)+1:end, :); end img = img(:, 1:end-1, :); ``` 以上是Seam Carving算法的简单实现,你可以根据需要进一步优化和修改代码。以下是一个简单的 Seam Carving 算法的 Matlab 代码: ``` % 读取输入图像 img = imread('input.jpg'); % 设置缩放比例 scale = 0.5; % 计算目标图像大小 targetSize = round(scale * size(img)); % 迭代移除像素,直到达到目标大小 while size(img,1) > targetSize(1) || size(img,2) > targetSize(2) % 计算能量图像 energy = rgb2gray(img); energy = imgradient(energy); % 计算累计能量 M = cumsum(energy, 1); M = cumsum(M, 2); % 计算最小能量路径 [~,idx] = min(M(end,:), [], 2); seam = backtrack_seam(M, idx); % 移除路径 img = remove_seam(img, seam); end % 输出结果 imwrite(img, 'output.jpg'); ``` 其中,`backtrack_seam` 和 `remove_seam` 是两个自定义的函数,分别用于回溯最小能量路径和移除路径。Seam Carving是一种图像缩放算法,它可以通过移除图像中的不重要像素来缩小图像。以下是一些用MATLAB实现Seam Carving算法的代码示例: 1. 计算能量图 ``` function energyImg = energy_img(im) im = im2double(im); dx = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]; dy = dx'; Ix = conv2(im, dx, 'same'); Iy = conv2(im, dy, 'same'); energyImg = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); end ``` 2. 选择能量最小的seam ``` function seam = find_seam(energyImg) [rows, cols] = size(energyImg); M = energyImg; for i = 2:rows for j = 1:cols if j == 1 M(i,j) = energyImg(i,j) + min(M(i-1,j), M(i-1,j+1)); elseif j == cols M(i,j) = energyImg(i,j) + min(M(i-1,j-1), M(i-1,j)); else M(i,j) = energyImg(i,j) + min([M(i-1,j-1), M(i-1,j), M(i-1,j+1)]); end end end [~,ind] = min(M(rows,:)); seam = zeros(rows,1); seam(rows) = ind; for i = rows-1:-1:1 if seam(i+1) == 1 [~,m] = min(M(i, seam(i+1):seam(i+1)+1)); seam(i) = m + seam(i+1) - 1; elseif seam(i+1) == cols [~,m] = min(M(i, seam(i+1)-1:seam(i+1))); seam(i) = m + seam(i+1) - 2; else [~,m] = min(M(i, seam(i+1)-1:seam(i+1)+1)); seam(i) = m + seam(i+1) - 2; end end end ``` 3. 移除能量最小的seam ``` function imOut = reduce_width(im, numCols) for i = 1:numCols energyImg = energy_img(im); seam = find_seam(energyImg); im = remove_seam(im, seam); end imOut = im; end function imOut = remove_seam(im, seam) [rows,cols,~] = size(im); for i = 1:rows im(i, seam(i):cols-1,:) = im(i, seam(i)+1:cols,:); end imOut = im(:,1:cols-1,:); end ``` 这些代码实现了Seam Carving算法的一个基本版本,可以在MATLAB中使用。需要注意的是,这里的代码只实现了图像宽度的缩减,如果需要实现高度的缩减,需要做一些修改。以下是使用Matlab实现的Seam Carving算法代码示例: ``` % 读取图像 I = imread('image.jpg'); % 设定需要缩减或扩展的宽度或高度 dWidth = -50; dHeight = 0; % 重复执行以下步骤,直到达到所需的图像大小 while dWidth ~= 0 || dHeight ~= 0 % 计算能量函数 E = energy_function(I); % 执行Seam Carving if dWidth < 0 [I,~] = reduce_width(I,E,-dWidth); elseif dWidth > 0 [I,~] = increase_width(I,E,dWidth); elseif dHeight < 0 [I,~] = reduce_height(I,E,-dHeight); elseif dHeight > 0 [I,~] = increase_height(I,E,dHeight); end % 更新所需的宽度和高度 dWidth = dWidth + size(I,2) - size(I,1); dHeight = dHeight + size(I,1) - size(I,2); end % 定义能量函数 function E = energy_function(I) % 将图像转换为灰度图像 I_gray = rgb2gray(I); % 计算梯度幅值 [Gx,Gy] = imgradientxy(I_gray); G = abs(Gx) + abs(Gy); % 将边缘区域的梯度幅值增加,以便在Seam Carving过程中尽可能避免删除这些区域的像素 G = G + edge(I_gray); E = G; end % 执行Seam Carving的函数,以减少宽度 function [I,E_removed] = reduce_width(I,E,num) for i = 1:num % 计算每行像素的最小Seam M = cummin_seam_map(E, 'horizontal'); % 删除最小Seam中的像素 [I,E_removed] = remove_seam(I,M,'horizontal'); % 更新能量函数 E = energy_function(I); end end % 执行Seam Carving的函数,以增加宽度 function [I,E_added] = increase_width(I,E,num) for i = 1:num % 计算每行像素的最小Seam M = cummin_seam_map(E, 'horizontal'); % 插入最小Seam中的像素 [I,E_added] = insert_seam(I,M,'horizontal'); % 更新能量函数 E = energy_function(I); end end % 执行Seam Carving的函数,以减少高度 function [I,E_removed] = reduce_height(I,E,num) for i = 1:num % 计算每列像素的最小Seam M = cummin_seam_map(E, 'vertical'); % 删除最小Seam中的像素 [I,E_removed] = remove_seam(I,M,'vertical'); % 更新能量函数 E = energy_function(I); end end % 执行Seam Carving的函数,以增加高以下是使用Matlab实现的seam carving算法的示例代码: ```matlab % 读取图像 img = imread('your_image_path'); % 选择图像大小的变化量 change_size = [-100, -50]; % 可以根据需要进行修改 % 对图像进行seam carving for i = 1:length(change_size) if change_size(i) < 0 % 缩小图像 for j = 1:abs(change_size(i)) energy_map = energy_map_function(img); % 计算能量图 seam_map = cumulative_minimum_energy_map(energy_map, 'HORIZONTAL'); % 计算最小累积能量图 seam = find_optimal_seam(seam_map); % 查找最佳seam img = remove_horizontal_seam(img, seam); % 移除seam end else % 放大图像 for j = 1:change_size(i) energy_map = energy_map_function(img); % 计算能量图 seam_map = cumulative_minimum_energy_map(energy_map, 'HORIZONTAL'); % 计算最小累积能量图 seam = find_optimal_seam(seam_map); % 查找最佳seam img = duplicate_horizontal_seam(img, seam); % 复制seam end end end % 显示处理后的图像 imshow(img); ``` 这里提供了一个简单的示例代码,具体实现可能需要根据自己的需求进行修改。 我无法提供Matlab代码的seam carving算法,但我可以提供一些关于该算法的基本信息。以下是基于Matlab的Seam Carving算法代码示例: ``` % 读取图像 img = imread('example.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 设定宽度和高度缩小的目标值 target_width = 400; target_height = 300; % 计算需要删除的行数和列数 delta_rows = size(gray_img,1) - target_height; delta_cols = size(gray_img,2) - target_width; % 开始逐步删除像素 for i = 1:delta_rows+delta_cols % 计算能量图 energy_map = energy(gray_img); % 计算最小能量路径 min_energy_path = find_vertical_seam(energy_map); % 删除最小能量路径 gray_img = remove_vertical_seam(gray_img, min_energy_path); end % 显示处理后的图像 imshow(gray_img); ``` 注意,上述代码中的 `energy`、`find_vertical_seam` 和 `remove_vertical_seam` 函数需要另外定义。这些函数的实现可以在Seam Carving算法的相关文献中找到。以下是seam carving算法的Matlab代码示例: ``` % 读入图像 img = imread('your_image.jpg'); % 设置需要减少的宽度和高度像素数量 reduceWidth = 50; reduceHeight = 30; for i = 1:reduceWidth % 计算能量图 energyMap = energy_function(img); % 找到最小能量Seam seam = find_seam(energyMap); % 从图像中删除Seam img = remove_seam(img, seam); end for i = 1:reduceHeight % 转置图像,执行和宽度相同的过程 img = permute(img, [2 1 3]); energyMap = energy_function(img); seam = find_seam(energyMap); img = remove_seam(img, seam); img = permute(img, [2 1 3]); end % 展示结果图像 imshow(img); ``` 其中`energy_function`函数用于计算图像的能量,`find_seam`函数用于找到最小能量Seam,`remove_seam`函数用于删除Seam。这些函数的实现可以根据不同的实现方法进行调整。以下是seam carving算法的MATLAB代码示例: ``` function carved_img = seam_carving(img, new_size) % Input: img - 原始图像 % new_size - 期望的新图像大小,格式为 [宽, 高] % Output: carved_img - 经过seam carving算法处理后的图像 % 将图像转换为灰度图 if size(img, 3) == 3 img = rgb2gray(img); end % 计算能量图 energy_map = energy_function(img); % 循环缩减图像宽度 for i = 1:size(img, 2) - new_size(1) % 计算当前能量图中的seam seam = find_seam(energy_map); % 从图像中删除seam img(:, seam) = []; energy_map(:, seam) = []; % 更新能量图 energy_map = update_energy_map(img, energy_map, seam); end % 循环缩减图像高度 for i = 1:size(img, 1) - new_size(2) % 计算当前能量图中的seam seam = find_seam(energy_map.'); % 从图像中删除seam img(seam, :) = []; energy_map(seam, :) = []; % 更新能量图 energy_map = update_energy_map(img, energy_map.', seam).'; end % 返回处理后的图像 carved_img = img; end function energy_map = energy_function(img) % 计算能量图 % 计算图像梯度 gx = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]; gy = gx.'; Ix = imfilter(double(img), gx, 'replicate'); Iy = imfilter(double(img), gy, 'replicate'); % 计算能量值 energy_map = abs(Ix) + abs(Iy); end function seam = find_seam(energy_map) % 寻找能量最小的seam % 初始化 [rows, cols] = size(energy_map); M = energy_map; % 动态规划计算最小seam for i = 2:rows for j = 1:cols if j == 1 M(i, j) = energy_map(i, j) + min(M(i-1, j), M(i-1, j+1)); elseif j == cols M(i, j) = energy_map(i, j) + min(M(i-1, j-1), M(i-1, j)); else M(i, j) = energy_map(i, j) + min([M(i-1, j-1), M(i-1, j), M(i-1, j+1)]); end end end % 回溯最小seam路径 seam = zeros(rows, 1); [~, index] = min(M(rows, :)); seam(rows) = index; for i = rows-1:-1:1 if index == 1 [~, index] = min([M(i, index), M(i, index 这里有一些Matlab示例代码,用于实现Seam Carving算法:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27374-seam-carving-implementation以下是 Seam Carving 算法的 MATLAB 代码示例: % 读取图像 img = imread('input.jpg'); % 将图像转换为能量图 energyImg = energy_image(img); % 循环指定删除的行数 for i = 1:100 % 计算每行像素的能量 M = cumulative_minimum_energy_map(energyImg, 'VERTICAL'); % 找到需要删除的像素 seam = find_vertical_seam(M); % 从图像中删除像素 img = remove_vertical_seam(img, seam); % 从能量图中删除像素 energyImg = remove_vertical_seam(energyImg, seam); end % 保存输出图像 imwrite(img, 'output.jpg'); 以上代码演示了如何使用 Seam Carving 算法来删除图像的垂直像素。需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要进行更多的参数调整和图像处理步骤。以下是seam carving算法的MATLAB代码示例: %% Seam Carving for Content-Aware Image Resizing % Load image I = imread('input.jpg'); % Convert to grayscale Igray = rgb2gray(I); % Compute energy map E = energy_map(Igray); % Perform seam carving to reduce width by 100 pixels Icarved = carve(I, E, 100); % Display result figure; imshow(Icarved); title('Seam Carving Result'); % Energy map function function E = energy_map(I) % Compute horizontal and vertical gradients hx = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]; hy = [-1, -2, -1; 0, 0, 0; 1, 2, 1]; Ix = imfilter(double(I), hx); Iy = imfilter(double(I), hy); % Compute energy map E = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); end % Carving function function Icarved = carve(I, E, pixels) % Convert energy map to cost map C = cumsum(E, 2); % Find optimal seams for i = 1:pixels M = C; M(2:end-1, :) = M(2:end-1, :) + min([M(1:end-2, :); M(2:end-1, :); M(3:end, :)]); [~, j] = min(M(end, :)); seam = j; for k = size(M, 1)-1:-1:1 j = j + find(M(k, j-1:j+1) == min(M(k, j-1:j+1))) - 2; seam(k) = j; end % Remove optimal seams for k = 1:size(I, 3) I(:, seam(k):end-1, k) = I(:, seam(k)+1:end, k); end C(:, seam(end)) = []; end % Return carved image Icarved = I; end 该代码将输入图像(input.jpg)转换为灰度图像,计算其能量图,并对其执行seam carving以将其宽度减小100像素。最后,显示结果图像(Seam Carving Result)。能量图由energy_map函数计算,seam carving由carve函数执行。以下是使用Matlab编写的Seam Carving算法的代码示例: ``` %% 图像读取和显示 img = imread('image.jpg'); % 读取图像 imshow(img); % 显示原始图像 %% 设置参数 targetWidth = 300; % 目标宽度 targetHeight = 400; % 目标高度 numSeamsToRemove = size(img, 2) - targetWidth; % 需要移除的列数 %% 执行seam carving算法 for i = 1:numSeamsToRemove % 计算能量图 energy = computeEnergy(img); % 计算能量最小的seam seam = findSeam(energy); % 移除seam img = removeSeam(img, seam); end %% 显示结果 imshow(img); %% 计算能量图函数 function energy = computeEnergy(img) % 计算梯度 gray = rgb2gray(img); [gx, gy] = imgradientxy(gray, 'prewitt'); % 计算能量 energy = abs(gx) + abs(gy); end %% 查找最小seam函数 function seam = findSeam(energy) % 初始化 [rows, cols] = size(energy); seam = zeros(rows, 1); cost = zeros(rows, cols); cost(1, :) = energy(1, :); % 动态规划计算最小代价 for i = 2:rows for j = 1:cols if j == 1 [c, idx] = min([cost(i-1, j), cost(i-1, j+1)]); cost(i, j) = energy(i, j) + c; if idx == 1 seam(i) = j; else seam(i) = j + 1; end elseif j == cols [c, idx] = min([cost(i-1, j-1), cost(i-1, j)]); cost(i, j) = energy(i, j) + c; if idx == 1 seam(i) = j - 1; else seam(i) = j; end else [c, idx] = min([cost(i-1, j-1), cost(i-1, j), cost(i-1, j+1)]); cost(i, j) = energy(i, j) + c; if idx == 1 seam(i) = j - 1; elseif idx == 2 seam(i) = j; else seam(i) = j + 1; end end end end end %% 移除seam函数 function img = removeSeam(img, seam) [rows, cols, ~] = size(img); for i = 1:rows img(i, seam(i):cols-1, :) = img(i, seam(i)+1:cols, :); end img = img(:, 1:cols-1, :); end ``` 这是一个简单的Seam Carving算法实现,可以实现图像的宽度缩减。您可以根据需要进行修改和扩展。以下是使用MATLAB实现Seam Carving算法的代码: ```matlab function output = seamCarving(input, outputSize) %SEAMCARVING 用于调整图像大小的Seam Carving算法 % output = seamCarving(input, outputSize) 返回大小为outputSize的调整后的图像 % input为输入图像,outputSize为输出图像大小 % 示例:output = seamCarving(input, [new_width new_height]) % 将输入图像转换为灰度图像 if size(input, 3) == 3 input = rgb2gray(input); end % 转换为double类型 input = im2double(input); % 计算能量图像 energy = calcEnergy(input); % 重复移除seam,直到达到所需大小 for i = 1:abs(size(input, 2)-outputSize(2)) % 计算每列的能量 M = energy; for row = 2:size(M,1) for col = 1:size(M,2) if col == 1 M(row, col) = energy(row, col) + min([M(row-1, col), M(row-1, col+1)]); elseif col == size(M,2) M(row, col) = energy(row, col) + min([M(row-1, col-1), M(row-1, col)]); else M(row, col) = energy(row, col) + min([M(row-1, col-1), M(row-1, col), M(row-1, col+1)]); end end end % 找到最小能量seam [~,col] = min(M(end,:)); row = size(M,1); seam = zeros(size(M,1),1); seam(row) = col; for row = size(M,1)-1:-1:1 col = col + (randi(2)-1) - 1; col = max(1, col); col = min(size(M,2), col); seam(row) = col; end % 移除seam for row = 1:size(input,1) input(row, seam(row):end-1,:) = input(row, seam(row)+1:end,:); energy(row, seam(row):end-1) = energy(row, seam(row)+1:end); end input = input(:,1:end-1,:); energy = calcEnergy(input); end % 重复插入seam,直到达到所需大小 for i = 1:abs(size(input, 1)-outputSize(1)) % 计算每行的能量 M = energy'; for row = 2:size(M,1) for col = 1:size(M,2) if col == 1 M(row, col) = energy(col, row) + min([M(row-1, col), M(row-1, col+1)]); elseif col == size(M,2) M(row, col) = energy(col, row) + min([M(row-1, col-1), M(row-1, col)]); else M(row, col) = energy(col, row) + min([M(row-1, col-1), M(row-1, col), M(row-1, col+以下是seamcarving算法的MATLAB代码示例: ```matlab function Ic = seamcarving(I, n) % 将输入图像转换为双精度灰度图像 I = im2double(rgb2gray(I)); % 在图像中寻找缩小的尺寸 [m, ~] = size(I); r = m - n; % 循环删除每个水平和垂直方向的seam for i = 1:r % 计算能量函数矩阵 E = energyfunc(I); % 计算最小seam并删除它 mask = findseam(E); I(mask) = []; % 水平方向同理 I = I'; E = energyfunc(I); mask = findseam(E); I(mask) = []; I = I'; end % 返回缩小后的图像 Ic = I; end % 能量函数计算 function E = energyfunc(I) % Sobel滤波器 h = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]; dx = imfilter(I, h, 'replicate'); dy = imfilter(I, h', 'replicate'); E = sqrt(dx.^2 + dy.^2); end % 寻找最小seam function mask = findseam(E) [m, n] = size(E); % 初始化掩码和累计能量 mask = zeros(m, 1); C = E(1, :); % 计算累计能量 for i = 2:m L = [inf, C(1:end-1)]; R = [C(2:end), inf]; M = [L; C; R]; [minC, idx] = min(M); C = E(i, :) + minC; mask(i) = idx(find(minC == C)); end end ```以下是seam carving算法的Matlab代码: ```matlab function Ic = seam_carving(I, nr, nc) % I: input image % nr: number of rows to remove % nc: number of columns to remove % Ic: output image Ic = I; for i = 1:nr e = energy_rgb(Ic); S = cumulative_min_energy_map(e, 'HORIZONTAL'); horizontal_seam = find_horizontal_seam(S); Ic = reduce_horizontal_seam(Ic, horizontal_seam); end for i = 1:nc e = energy_rgb(Ic); S = cumulative_min_energy_map(e, 'VERTICAL'); vertical_seam = find_vertical_seam(S); Ic = reduce_vertical_seam(Ic, vertical_seam); end ``` 这段代码实现了Seam Carving算法,通过迭代地对图像进行水平和垂直方向的Seam Carving操作,来实现对图像的缩放。其中,energy_rgb函数计算每个像素的能量值,cumulative_min_energy_map函数计算最小累计能量图,find_horizontal_seam和find_vertical_seam函数分别寻找水平和垂直方向上的Seam,reduce_horizontal_seam和reduce_vertical_seam函数分别实现水平和垂直方向上的Seam Carving操作,用于去除图像中的Seam。以下是用MATLAB实现Seam Carving算法的示例代码: ```matlab function img_resized = seam_carving(img, new_size) % Input: % img: 输入图像 % new_size: 调整后的大小(新宽度,新高度) % Output: % img_resized: 调整后的图像 % 转换为灰度图 if size(img, 3) == 3 img = rgb2gray(img); end % 计算能量图 energy_map = energy_func(img); % 调整大小 for i = 1:abs(size(img, 2) - new_size(1)) % 计算最小能量路径 path = find_min_path(energy_map); % 移除路径上的像素 img = remove_path(img, path); % 更新能量图 energy_map = energy_func(img); end for i = 1:abs(size(img, 1) - new_size(2)) % 计算最小能量路径 path = find_min_path(energy_map'); % 移除路径上的像素 img = remove_path(img, path'); % 更新能量图 energy_map = energy_func(img); end img_resized = img; end function energy_map = energy_func(img) % 计算能量图 [Gx, Gy] = imgradientxy(img); energy_map = abs(Gx) + abs(Gy); end function path = find_min_path(energy_map) % 计算最小能量路径 [row, col] = size(energy_map); M = energy_map; for i = 2:row for j = 1:col if j == 1 M(i, j) = energy_map(i, j) + min(M(i-1, j), M(i-1, j+1)); elseif j == col M(i, j) = energy_map(i, j) + min(M(i-1, j-1), M(i-1, j)); else M(i, j) = energy_map(i, j) + min([M(i-1, j-1), M(i-1, j), M(i-1, j+1)]); end end end [~, idx] = min(M(row, :)); path = zeros(row, 1); path(row) = idx; for i = row-1:-1:1 if path(i+1) == 1 [~, idx] = min(M(i, 1:2)); path(i) = idx; elseif path(i+1) == col [~, idx] = min(M(i, col-1:col)); path(i) = idx + col - 2; else [~, idx] = min(M(i, path(i+1)-1:path(i+1)+1)); path(i) = idx + path(i+1) - 2; end end end function img = remove_path(img, path) % 移除路径上的像素 [row, col] = size(img); for i = 1:row img(i, path(i):col-1) = img(i, path(i)+1:col); end img(:, col) = []; end ``` 这个算法可以根据给定的新尺寸,动态地调整图以下是使用MATLAB编写的seam carving算法代码: ``` function [I_seam_carved] = seam_carving(I, new_width, new_height) % I:待处理图像 % new_width:缩小后的宽度 % new_height:缩小后的高度 % I_seam_carved:处理后的图像 % 转换成灰度图像 I = rgb2gray(I); % 获取原始图像的宽度和高度 [height, width] = size(I); % 计算宽度和高度的缩放比例 width_scale = new_width / width; height_scale = new_height / height; % 如果缩放比例小于1,说明需要缩小图像,执行缩小操作 if (width_scale < 1) || (height_scale < 1) % 计算要移除的列数和行数 remove_cols = width - new_width; remove_rows = height - new_height; % 循环移除列 for i = 1:remove_cols % 计算能量矩阵 energy = energy_function(I); % 计算最小能量路径 seam = minimum_energy_seam(energy); % 移除最小能量路径 I = remove_seam(I, seam); end % 循环移除行 for i = 1:remove_rows % 计算能量矩阵 energy = energy_function(I); % 计算最小能量路径 seam = minimum_energy_seam(energy); % 移除最小能量路径 I = remove_seam(I', seam)'; end % 如果缩放比例大于等于1,说明需要放大图像,执行放大操作 else % 计算要增加的列数和行数 add_cols = new_width - width; add_rows = new_height - height; % 循环增加列 for i = 1:add_cols % 计算能量矩阵 energy = energy_function(I); % 计算最小能量路径 seam = minimum_energy_seam(energy); % 增加最小能量路径 I = add_seam(I, seam); end % 循环增加行 for i = 1:add_rows % 计算能量矩阵 energy = energy_function(I); % 计算最小能量路径 seam = minimum_energy_seam(energy); % 增加最小能量路径 I = add_seam(I', seam)'; end end % 返回处理后的图像 I_seam_carved = I; end function [energy] = energy_function(I) % 计算能量矩阵 % I:输入图像 % energy:能量矩阵 % 计算梯度 [Gx, Gy] = imgradientxy(I, 'prewitt'); % 计算能量 energy = abs(Gx) + abs(Gy); end function [seam]以下是 Seam Carving 算法的 MATLAB 代码示例: ``` % 读取图片 image = imread('image.jpg'); % 定义需要删除的行和列数 rows_to_delete = 50; cols_to_delete = 50; % 计算能量图 energy = energy_image(image); % 循环删除行 for i = 1:rows_to_delete % 计算能量图 energy = energy_image(image); % 计算最小能量路径 path = find_minimal_path(energy); % 删除路径 image = remove_seam(image, path); end % 循环删除列 for i = 1:cols_to_delete % 转置图片 image_transpose = permute(image, [2 1 3]); % 计算能量图 energy = energy_image(image_transpose); % 计算最小能量路径 path = find_minimal_path(energy); % 删除路径 image_transpose = remove_seam(image_transpose, path); % 转置图片回来 image = permute(image_transpose, [2 1 3]); end % 显示结果 imshow(image); ``` 这个示例代码演示了如何使用 Seam Carving 算法来删除一张图片的指定数量的行和列。其中,`energy_image` 函数用于计算能量图,`find_minimal_path` 函数用于计算最小能量路径,`remove_seam` 函数用于删除路径。你可以根据自己的需要进行修改和调整。以下是使用MATLAB实现Seam Carving算法的代码示例: 1. 导入图像 ```matlab img = imread('image.jpg'); ``` 2. 缩小图像 ```matlab scale = 0.5; % 设置缩小比例 for i = 1:round(log(1/scale)/log(2)) energy = energyFunc(img); % 计算图像能量 seam = findSeam(energy); % 找到最小能量缝 img = removeSeam(img, seam); % 移除缝 end ``` 3. 计算能量函数 ```matlab function energy = energyFunc(img) gray = double(rgb2gray(img)); [x_grad, y_grad] = gradient(gray); energy = abs(x_grad) + abs(y_grad); end ``` 4. 找到最小能量缝 ```matlab function seam = findSeam(energy) [h, w] = size(energy); dp = energy; for i = 2:h for j = 1:w if j == 1 dp(i, j) = energy(i, j) + min(dp(i-1, j), dp(i-1, j+1)); elseif j == w dp(i, j) = energy(i, j) + min(dp(i-1, j-1), dp(i-1, j)); else dp(i, j) = energy(i, j) + min([dp(i-1, j-1), dp(i-1, j), dp(i-1, j+1)]); end end end [~, idx] = min(dp(h, :)); seam = zeros(h, 1); seam(h) = idx; for i = h-1:-1:1 if seam(i+1) == 1 [~, idx] = min(dp(i, seam(i+1):seam(i+1)+1)); seam(i) = idx + seam(i+1) - 1; elseif seam(i+1) == w [~, idx] = min(dp(i, seam(i+1)-1:seam(i+1))); seam(i) = idx + seam(i+1) - 2; else [~, idx] = min(dp(i, seam(i+1)-1:seam(i+1)+1)); seam(i) = idx + seam(i+1) - 2; end end end ``` 5. 移除最小能量缝 ```matlab function img = removeSeam(img, seam) [h, w, ~] = size(img); for i = 1:h img(i, seam(i):w-1, :) = img(i, seam(i)+1:w, :); end img = img(:, 1:w-1, :); end ``` 请注意,以上仅是Seam Carving算法的简单实现,可能存在一些性能和质量问题。以下是 Seam Carving 算法的 MATLAB 代码示例: ``` % 读入图像 img = imread('input.jpg'); figure,imshow(img); % 缩放比例 scale = 0.5; % 确定缩放后的图像大小 new_width = round(size(img, 2) * scale); new_height = round(size(img, 1) * scale); % 循环进行 seam carving 操作,缩放图像 for i = 1:size(img, 2) - new_width energy_map = energy(img); seam = find_seam(energy_map); img = remove_seam(img, seam); end for i = 1:size(img, 1) - new_height energy_map = energy(img); seam = find_seam(energy_map); img = remove_seam(img', seam)'; end % 显示缩放后的图像 figure,imshow(img); ``` 其中,`energy` 函数计算图像的能量值,`find_seam` 函数找到能量值最小的缝线,`remove_seam` 函数移除缝线,并返回新的图像。通过不断循环进行 seam carving 操作,实现图像的缩放。最后,显示缩放后的图像。以下是使用Matlab实现Seam Carving算法的示例代码: ```matlab % 导入图像 img = imread('your_image.jpg'); % 缩小或放大图像的宽度 scale = 0.5; % 设置缩放后的图像尺寸 new_width = round(scale*size(img,2)); new_height = size(img,1); % 重复缩放操作直到达到目标尺寸 while size(img,2) > new_width % 计算能量图 energy_map = energy_func(img); % 计算并删除最小能量seam seam = find_seam(energy_map); img = remove_seam(img, seam); end % 显示结果图像 imshow(img); ``` 其中,`energy_func`是计算能量图的函数,`find_seam`是查找最小能量seam的函数,`remove_seam`是删除seam的函数。这些函数的具体实现可以根据具体需求进行编写。 您可以在网上搜索关于seamcarving算法matlab代码的相关信息,也可以在MATLAB的官网上查找相关的资源来获取seamcarving算法的matlab代码。以下是使用Matlab编写的Seam Carving算法的示例代码: % 读取图像 I = imread('your_image.jpg'); % 将图像转为灰度图 Igray = rgb2gray(I); % 计算能量图 E = energy(Igray); % 选择要删除的像素数量 numPixelsToRemove = 100; for i = 1:numPixelsToRemove % 计算最小能量路径 M = cumulative_minimum_energy_map(E, 'HORIZONTAL'); horizontalSeam = find_horizontal_seam(M); % 删除路径上的像素 Igray = remove_horizontal_seam(Igray, horizontalSeam); E = energy(Igray); end % 显示调整后的图像 imshow(Igray); 请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的具体需求进行修改和调整。同时,您需要自己编写能量函数和路径查找函数,这些函数可以根据Seam Carving算法的原理来编写。以下是使用Matlab实现Seam Carving算法的代码: ```matlab function [I_seamcarved] = seamcarving(I, num_cols, num_rows) % 对于输入的图像I,使用Seam Carving算法删除或添加列和行,使其变为num_cols列和num_rows行 % I: 输入图像 % num_cols: 目标列数 % num_rows: 目标行数 % I_seamcarved: 输出Seam Carving调整大小后的图像 I_seamcarved = I; for i = 1:(size(I,2)-num_cols) % 找到能量最小的Seam并删除 E = energy(I_seamcarved); S = find_seam(E); I_seamcarved = remove_seam(I_seamcarved, S); end for i = 1:(size(I,1)-num_rows) % 转置图像以进行行删除 I_seamcarved_transposed = permute(I_seamcarved, [2 1 3]); % 找到能量最小的Seam并删除 E = energy(I_seamcarved_transposed); S = find_seam(E); I_seamcarved_transposed = remove_seam(I_seamcarved_transposed, S); % 再次转置以还原原始图像方向 I_seamcarved = permute(I_seamcarved_transposed, [2 1 3]); end end function [E] = energy(I) % 计算每个像素的能量值 % I: 输入图像 % E: 输出能量图像 % 灰度化 Igray = rgb2gray(I); % Sobel算子计算梯度 Gx = imfilter(double(Igray), [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1], 'replicate'); Gy = imfilter(double(Igray), [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1], 'replicate'); % 计算能量值 E = abs(Gx) + abs(Gy); end function [S] = find_seam(E) % 找到能量最小的Seam % E: 输入能量图像 % S: 输出Seam % 初始化Seam S = zeros(size(E,1),1); % 计算Seam路径 M = padarray(E, [0 1], realmax('double')); % 最左列和最右列设置为无穷大 for i = 2:size(M,1) for j = 2:(size(M,2)-1) M(i,j) = M(i,j) + min([M(i-1,j-1), M(i-1,j), M(i-1,j+1)]); end end % 找到能量最小的路径 [~, idx] = min(M(end,:)); S(end) = idx - 1; for i = (size(S,1)-1):-1:1 [~, idx] = min([M(i,idx-1), M(i,idx), M(i,idx+1)]); S(i) = idx - 2; end end function [I_seam以下是使用Matlab编写的Seam Carving算法代码: ```matlab function Ic = seamcarving(I, n) % I: 输入图像 % n: 要移除的像素数 % 将输入图像转换为double类型 I = im2double(I); for i = 1:n % 计算能量图 E = energy_func(I); % 计算最小能量路径 M = cumMinEngHor(E); T = findhorizontalseam(M); % 移除最小能量路径 for j = 1:size(I, 3) I(:,T(j),j) = []; end end Ic = I; end function E = energy_func(I) % 计算能量图 Ix = conv2(I, [-1 0 1], 'same'); Iy = conv2(I, [-1; 0; 1], 'same'); E = abs(Ix) + abs(Iy); end function M = cumMinEngHor(E) % 计算水平方向上的累计最小能量图 M = zeros(size(E)); M(1,:) = E(1,:); for i = 2:size(E,1) for j = 1:size(E,2) if j == 1 M(i,j) = E(i,j) + min([M(i-1,j), M(i-1,j+1)]); elseif j == size(E,2) M(i,j) = E(i,j) + min([M(i-1,j-1), M(i-1,j)]); else M(i,j) = E(i,j) + min([M(i-1,j-1), M(i-1,j), M(i-1,j+1)]); end end end end function T = findhorizontalseam(M) % 找到水平方向上的最小能量路径 [~,ind] = min(M(end,:)); T = zeros(size(M,1),1); T(end) = ind; for i = size(M,1)-1:-1:1 if T(i+1) == 1 [~,ind] = min([M(i,T(i+1)), M(i,T(i+1)+1)]); T(i) = T(i+1) + ind - 1; elseif T(i+1) == size(M,2) [~,ind] = min([M(i,T(i+1)-1), M(i,T(i+1))]); T(i) = T(i+1) + ind - 2; else [~,ind] = min([M(i,T(i+1)-1), M(i,T(i+1)), M(i,T(i+1)+1)]); T(i) = T(i+1) + ind - 2; end end end ``` 该算法实现了在水平方向上移除图像中的最小能量路径,并重复这个过程,直到达到所需的像素数量。下面是使用Matlab实现的Seam Carving算法的示例代码: ``` %% 读入图像并初始化 I = imread('input.jpg'); M = size(I,1); N = size(I,2); energyImg = energy_image(I); %% Seam Carving for i = 1:50 %% 计算能量图像和累积能量图像 energyImg = energy_image(I); cumEnergyMap = cumulative_min_energy_map(energyImg, 'VERTICAL'); %% 找到最小能量的垂直Seam verticalSeam = find_vertical_seam(cumEnergyMap); %% 在图像中删除Seam I = remove_vertical_seam(I, verticalSeam); end %% 显示结果 imshow(I); ``` 在这个示例代码中,我们首先读入一个名为“input.jpg”的图像,并计算其能量图像。然后,我们进行50次Seam Carving操作,每次都计算能量图像和累积能量图像,找到最小能量的垂直Seam,并在图像中删除该Seam。最后,我们显示处理后的图像。 请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。此外,Seam Carving算法还有其他的实现方式和变体,需要根据具体需求进行选择。以下是Seam Carving算法的Matlab代码示例: %% 读取图像 I = imread('image.jpg'); %% 改变图像尺寸 scale_percent =以下是基于Matlab的Seam Carving算法的示例代码,供您参考: ``` function [I_seamcarved] = seamcarving(I, n, m) % I: 输入图像 % n: 输入图像的宽度缩减量(正数为缩减,负数为扩展) % m: 输入图像的高度缩减量(正数为缩减,负数为扩展) if (n > 0) % 宽度缩减 for i = 1:n I = im2double(I); energy_map = energy_map_fn(I); % 计算能量图 seam = find_seam(energy_map); % 寻找最小能量的seam I = remove_seam(I, seam); % 移除seam end elseif (n < 0) % 宽度扩展 for i = 1:abs(n) I = im2double(I); energy_map = energy_map_fn(I); % 计算能量图 seam = find_seam(energy_map); % 寻找最小能量的seam I = insert_seam(I, seam); % 插入seam end end if (m > 0) % 高度缩减 for i = 1:m I = im2double(I); energy_map = energy_map_fn(I'); % 计算能量图(转置) seam = find_seam(energy_map); % 寻找最小能量的seam I = remove_seam(I', seam)'; % 移除seam(再转置回来) end elseif (m < 0) % 高度扩展 for i = 1:abs(m) I = im2double(I); energy_map = energy_map_fn(I'); % 计算能量图(转置) seam = find_seam(energy_map); % 寻找最小能量的seam I = insert_seam(I', seam)'; % 插入seam(再转置回来) end end I_seamcarved = I; % 计算能量图 function [energy_map] = energy_map_fn(I) I_gray = rgb2gray(I); % 转换为灰度图 [Gx, Gy] = imgradientxy(I_gray); % 计算梯度 energy_map = abs(Gx) + abs(Gy); % 计算能量图 end % 寻找最小能量的seam function [seam] = find_seam(energy_map) [h, w] = size(energy_map); M = energy_map; for i = 2:h for j = 1:w if (j == 1) M(i,j) = energy_map(i,j) + min(M(i-1,j), M(i-1,j+1)); elseif (j == w) M(i,j) = energy_map(i,j) + min(M(i-1,j-1), M(i-1,j)); else M(i,j) = energy_map(i,j) + min(M(i-1,j-1), min(M(i-1,j), M(i-1,j+1))); end 答案:我可以提供一些关于SeamCarving算法matlab代码的参考资料,但是没有完整的代码可以提供。以下是基于Matlab的seam carving算法代码示例: ```matlab function [Ic, T] = seam_carving(I, d, mode) % I - input image % d - number of seams to remove (negative to add) % mode - 'horizontal' or 'vertical' I = im2double(I); [m, n, ~] = size(I); T = zeros(m, n); % Energy map M = zeros(m, n); % Minimum seam map % Compute energy map if strcmp(mode, 'horizontal') I = permute(I, [2 1 3]); end Ex = abs([diff(I, 1, 2) I(:,1,:) - I(:,end,:)]); % Compute energy map along x-axis Ey = abs([diff(I, 1, 1); I(1,:,:) - I(end,:,:)]); % Compute energy map along y-axis T = sum(Ex, 3) + sum(Ey, 3); % Find minimum seam M(1,:) = 1; for i = 2:m for j = 1:n if j == 1 [~, idx] = min(T(i-1, j:j+1)); M(i,j) = j + idx - 1; elseif j == n [~, idx] = min(T(i-1, j-1:j)); M(i,j) = j + idx - 2; else [~, idx] = min(T(i-1, j-1:j+1)); M(i,j) = j + idx - 2; end T(i,j) = T(i,j) + T(i-1, M(i,j)); end end % Remove or add seam Ic = zeros(m, n-d, 3); if d > 0 % Remove seam for k = 1:d [~, j] = min(T(end,:)); for i = m:-1:2 I(i, j:end-1, :) = I(i, j+1:end, :); M(i, j:end-1) = M(i, j+1:end) - 1; j = M(i, j); end I = I(:,1:end-1,:); T = zeros(m, n-k); M = zeros(m, n-k); Ex = abs([diff(I, 1, 2) I(:,1,:) - I(:,end,:)]); % Compute energy map along x-axis Ey = abs([diff(I, 1, 1); I(1,:,:) - I(end,:,:)]); % Compute energy map along y-axis T = sum(Ex, 3) + sum(Ey, 3); end Ic = I; elseif d < 0 % Add seam for k = 1:-d T2 = T; for j = 1:k [~, j2] = min(T2(end,:)); for i = m:-1:2 I(i, j2+1:end+1, :) = I(i, j2:end, :); M(i, j2+1:end+1) = M(i, j2:end) + 1; j2 = M(i, j2+1); end I(1,j2+1:end,:)=I(1,j2:end-1,:);%处理第一行以下是使用 MATLAB 实现 Seam Carving 的示例代码: ```matlab function [Ic, T] = seam_carving(I, r, c) % I:输入图像 % r:行数减少量 % c:列数减少量 % Ic:调整大小后的图像 以下是在 MATLAB 中实现 seam carving 算法的示例代码: ```matlab % 加载要处理的图像 img = imread('input.jpg'); % 指定要缩小的宽度和高度 new_width = 600; new_height = 400; % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 计算能量图 energy_map = energy_fn(gray_img); % 根据能量图,计算每行或每列的最小能量路径 if new_width < size(img, 2) img = seam_carve_width(img, energy_map, size(img, 2) - new_width); end if new_height < size(img, 1) img = seam_carve_height(img, energy_map, size(img, 1) - new_height); end % 保存处理后的图像 imwrite(img, 'output.jpg'); % 定义计算能量图的函数 function energy_map = energy_fn(img) % 计算图像的梯度 [gx, gy] = imgradientxy(img); % 计算每个像素的梯度幅度 energy_map = abs(gx) + abs(gy); end % 定义删除宽度的函数 function img = seam_carve_width(img, energy_map, num_cols) for i = 1:num_cols % 计算最小能量路径 cumulative_map = cumulative_energy_map(energy_map); seam = find_seam(cumulative_map); % 从图像中删除路径 img = remove_seam(img, seam); energy_map = remove_seam(energy_map, seam); end end % 定义删除高度的函数 function img = seam_carve_height(img, energy_map, num_rows) % 将图像和能量图翻转,以便应用相同的函数 img = imrotate(img, 90); energy_map = imrotate(energy_map, 90); img = seam_carve_width(img, energy_map, num_rows); img = imrotate(img, -90); end % 定义计算累计能量图的函数 function cumulative_map = cumulative_energy_map(energy_map) [num_rows, num_cols] = size(energy_map); cumulative_map = zeros(num_rows, num_cols); % 将第一行复制到累计以下是使用MATLAB实现seam carving算法的示例代码: ``` % 读入原始图像 I = imread('input.jpg'); figure, imshow(I), title('Original Image'); % 缩放比例 scale = 0.5; % 缩放后的图像大小 sz = round(scale*size(I)); I_resized = imresize(I, sz); % 缩放后的图像大小 [nrows,ncols,~] = size(I_resized); % 能量函数计算 energyImage = energy_rgb(I_resized); % 按照能量图像进行seam carving numSeams = round(scale*size(I,2)); for i = 1:numSeams % 计算能量图像 energyImage = energy_rgb(I_resized); % 计算最小能量seam seamDirection = 'VERTICAL'; cumulativeEnergyMap = cumulative_minimum_energy_map(energyImage, seamDirection); seam = find_optimal_seam(cumulativeEnergyMap); % 在图像中删除seam I_resized = reduce_width(I_resized,seam); end % 显示结果 figure, imshow(I_resized), title('Resized Image'); ``` 其中,`energy_rgb`函数计算图像的能量值,`cumulative_minimum_energy_map`函数计算累积能量图,`find_optimal_seam`函数计算最小能量seam,`reduce_width`函数用于在图像中删除seam。请注意,这里只进行了水平缩小操作,如果需要进行垂直缩小操作,只需要将`seamDirection`参数设置为`'HORIZONTAL'`即可。

seam carving算法python

seam carving算法是一种图像处理算法,用于调整图像的大小,而不会影响其内容。它通过识别图像中最不重要的像素,并将其删除或添加,以达到调整图像大小的目的。在Python中,可以使用OpenCV和NumPy库来实现seam carving算法。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

99页PPT丨大型医药集团战略规划方案.pptx

99页PPT丨大型医药集团战略规划方案.pptx
recommend-type

数学建模题目等8个文件.7z

数学建模题目等8个文件.7z 个人经导师指导并认可通过的高分项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 个人经导师指导并认可通过的高分项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 个人经导师指导并认可通过的高分项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 个人经导师指导并认可通过的高分项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。
recommend-type

音乐播放器的VHDL实现2.rar

音乐播放器的VHDL实现2
recommend-type

GO婚礼设计创业计划:技术驱动的婚庆服务

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中,创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计,专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务,以及与婚礼相关的各种服务,如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类,涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作,积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外,他在大学期间担任班长,锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班,系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分,目标顾客定位为本地的结婚人群,特别是中等和中上收入者。根据数据显示,广州市内有14家婚庆公司,该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚,公司目标接待200对新人,显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略,但可以推断,企业可能通过线上线下结合的方式,利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外,提供高质量的技术解决方案和服务,以区别于竞争对手,可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面,未详细说明,但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队,以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上,文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本,以及未来12个月的收入预测,旨在确保企业的现金流稳定,并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说,婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面,为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解,以及对技术和婚礼行业的专业认识,有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤

![【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8e80154f78dd45e4b061508286f9d090.png) # 2.1 安装前的准备工作 ### 2.1.1 系统要求 PostgreSQL 对系统硬件和软件环境有一定要求,具体如下: - 操作系统:支持 Linux、Windows、macOS 等主流操作系统。 - CPU:推荐使用多核 CPU,以提高数据库处理性能。 - 内存:根据数据库规模和并发量确定,一般建议 8GB 以上。 - 硬盘:数据库文件和临时文件需要占用一定空间,建议预留足够的空间。
recommend-type

字节跳动面试题java

字节跳动作为一家知名的互联网公司,在面试Java开发者时可能会关注以下几个方面的问题: 1. **基础技能**:Java语言的核心语法、异常处理、内存管理、集合框架、IO操作等是否熟练掌握。 2. **面向对象编程**:多态、封装、继承的理解和应用,可能会涉及设计模式的提问。 3. **并发编程**:Java并发API(synchronized、volatile、Future、ExecutorService等)的使用,以及对并发模型(线程池、并发容器等)的理解。 4. **框架知识**:Spring Boot、MyBatis、Redis等常用框架的原理和使用经验。 5. **数据库相
recommend-type

微信行业发展现状及未来发展趋势分析

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽,已经成为移动互联网的基础设施,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟,环比17Q4增长了14%,单人日均使用时长达到了273分钟,环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计,社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份,社交软件占据移动互联网35%左右的时长,相比2015年减少了约10pct,但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App,目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中,通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽,但根据统计,搜索的用户量约为4.5亿,为各类应用最高,但其时长占比约为5%左右,落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%,基本与搜索相当,但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【基础】安装MySQL:从下载到配置的完整指南

![python数据库编程合集](https://opengraph.githubassets.com/f5c38590c64cc0ea56ef235eff4fb5d5675e3c699a36ce388d1ffc280bd77681/mongodb/mongo-python-driver) # 1. MySQL数据库简介 MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),因其高性能、可扩展性和易用性而闻名。它广泛应用于各种规模的应用程序,从小型网站到大型企业系统。 MySQL使用结构化查询语言(SQL)来管理数据。SQL是一种标准化语言,允许用户通过简单的命令创建、读取、更新和删除