2013-03-11 25 views
7

Czy ktoś może zalecić lekką średnią implementację klastrowania przesunięcia w C++? Używam już OpenCV, jednak ich średnia implementacja przesunięcia jest przeznaczona do śledzenia, a nie do grupowania. Widziałem EDISON, jednak jest to dla segmentacji obrazu, a nie klastrowania.Średnia implementacja przesunięcia w C++

Mogę to sam wdrożyć, jednak wolałbym nie inwestować czasu i nie ryzykować błędów.

Dzięki

+0

@meyumer Dzięki, ale miałem na myśli jako część przetestowanej biblioteki – Aly

+1

Zobacz system EDISON stworzony przez ludzi z uniwersytetu Rutgers. Mają także implementację Mean Shift w EDISON: http://coewww.rutgers.edu/riul/research/code.html – meyumer

+0

@meyumer EDISON koncentruje się na segmentacji obrazu, szukam klastrów (wykrywanie trybów). Zaktualizowałem to pytanie, aby odzwierciedlić to: – Aly

Odpowiedz

3

To jest stary, ale ja pracuję z myśli przesunięcie teraz więc pomyślałem, że najlepiej odpowiedzieć.

Chyba rozumiem rozróżnienie robicie tutaj, ale kiedy mówisz szukasz wykrywania trybu jest niejasne w sensie technicznym, co z punktu widzenia algorytmu jak algorytm z natury jest dla poszukiwania dla "tryby", które są lokalnymi minimami lub maksimumami w zależności od sposobu ustawiania problemu optymalizacji (pochodzenie lub wzlot gradientu).

This source, który został znaleziony na stronie EDISON, twierdzi, że jest implementacją C++ średniego algorytmu klastrowania przesunięcia, ale jak omówiono powyżej, tworzenie klastrów jest główną implementacją zachowania poszukującego trybu, że wszystkie inne zastosowania średniej zmiany są na podstawie, w szczególności segmentacji, dzięki czemu można oczywiście użyć źródła EDISON, aby znaleźć implementację klastrowania, nawet jeśli trzeba go trochę przeszukać.

Też znalazłem to Github project, na co warto, ale nie pracowałem z nim wcześniej.

OSTATNIA INFORMACJA: Zauważyłem również, że powiedziałeś "lekką" implementację. Zauważ, że średnia zmiana nie jest bardzo wydajnym algorytmem (myślę, że jest to coś w rodzaju O (N^3), ale sprawdzę to). To powiedziawszy, nadal można ją skutecznie wdrożyć, ale sposób, w jaki należy to ocenić, jest bardziej niejednoznaczny. Nie trzeba dodawać, że Quick Shift, próba naukowców UCLA, aby rozwiązać problemy bardziej efektywnego przesunięcia medoidu, podobny nieparametryczny algorytm poszukiwania trybu, może być bardziej podobny do tego, czego szukasz w "lekkim" algorytmie.

+0

dodatkowe źródła: http://vision.cs.ucla.edu/papers/vedaldiS08quick.pdf http://home.ku.edu.tr/mehyilmaz/public_html/mean-shift/00400568.pdf – physincubus