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图像分析中的马尔可夫随机场模型,马尔可夫随机场图像分割

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1、...越具体越好 。感谢,例如算出 图像的形状长宽高之类的 。一张图片特征提取的具体算法和程序，越具体越好 。感谢计算图像的形状、长度和宽度，例如 。我觉得一张图片的特征提取没有什么具体的算法，因为相机拍的每张图片的放大缩小都不一样，不可能从一张图片算出a 。只能计算出大概的长、宽、高 。要想计算出一个非常精确的茶霜，只能用一些红外测距仪和一些特定的仪器来测量 。有些建筑的长、宽、高是无法从一张图片上计算出来的 。计算建筑物的长、宽、高是不可能的 。

2、跪求 图像分割snake算法详细解释_基于遗传算法的 图像分割这个我不熟悉 。以下为转载，希望能帮到你:图像有哪些分割的方法？图像分割的方法有哪些？分割是处理领域中的一个基本问题 。一般来说，图像分割方法大致可以分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域和边缘相结合的方法、基于多分辨率的多尺度分割方法图像处理理论 。基于区域的方法利用一定的准则直接将图像划分为多个区域，而基于边缘的方法通过检测包含不同区域的边缘来获得每个区域的边界轮廓描述，从而达到图像分割的目的，而区域和边缘相结合的方法通过区域分割和边缘检测的交互作用来获得分割结果 。

3、如何用简单易懂的例子解释条件随 机场 模型 hidden 马尔可老公(嗯)说起来容易，理解起来容易 ， 说起来难 。我觉得@的回答没什么问题，但我想举一个更容易理解的例子 。还是用最经典的例子 ， 掷骰子 。假设我手里有三个不同的骰子 。第一个骰子是普通骰子(叫D6)，有6个面，每个面(1，2，3 ， 4，5，6)的概率是1/6 。第二个骰子是四面体(称为D4)，每个面(1 ， 2，3，4)出现的概率是1/4 。

假设我们开始掷骰子，先从三个骰子中选一个 ， 每个骰子中选的概率是1/3 。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5 ， 6，7和8中的一个 。反复重复上述过程 ， 我们会得到一系列数字，每个数字都是1、2、3、4、5、6、7、8中的一个 。举个例子 ， 我们可能会得到这样一串数字(掷骰子10次):4这串数字叫做可见数量链 。

4、从 马尔可夫 模型到隐 马尔可夫 模型 马尔可老公模型个人认为这个概念应该是从随机过程中提出来的，它来自于马尔可老公过程 。其实如果你已经掌握了随机过程中马尔可老公过程的特例:参数离散 ， 状态离散的马尔可老公链的数学运算 。上面的计算问题马尔可-4/可以很好的解决，包括隐马尔可夫模型 。讲座马尔可老公模型而过程重点在于其满足的性质马尔可老公 。随机过程:现实中经常出现某事物满足某种随机分布 ， 但其随机分布会随时间而变化 。
【图像分析中的马尔可夫随机场模型,马尔可夫随机场图像分割】假设 。但它在时间上符合随机分布，用随机变量表示 ， 假设 。也就是说，事物的某种特性会随着时间而变化 ， 其对应的分布也会发生变化，这样的一般过程称为随机过程 。具体例子:灯泡的寿命，其实每个时间点都存在一定的灯泡损坏的可能性 ， 在这个时间点上，损坏的可能性符合一个特定的正态分布(这是一定的) ， 随着时间的推移 ， 灯泡损坏的可能性会变大 。

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