GraphCuts算法解析,Graphcuts算法求最大流,最小割实例

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介:    图割论文大合集下载: http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/8292305   代码: /* graph.h *//* Vladimir Kolmogorov (vnk@cs.

 

 图割论文大合集下载:

http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/8292305

 

代码:

/* graph.h */
/* Vladimir Kolmogorov (vnk@cs.cornell.edu), 2001. */

/*
	This software library is a modification of the maxflow algorithm
	described in

	An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms
	for Energy Minimization in Computer Vision.
	Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov.
	In Third International Workshop on Energy Minimization
	Methods in Computer Vision and Pattern Recognition, September 2001

	This algorithm was originally developed at Siemens.
	The main modification is that two trees are used for finding
	augmenting paths - one grows from the source and the other
	from the sink. (The original algorithm used only the former one).
	Details will be described in my PhD thesis.

	This implementation uses an adjacency list graph representation.邻接链表
	Memory allocation:
		Nodes: 22 bytes + one field to hold a residual capacity
		       of t-links (by default it is 'short' - 2 bytes)
		Arcs: 12 bytes + one field to hold a residual capacity 剩余容量
		      (by default it is 'short' - 2 bytes)
	(Note that arcs are always added in pairs (弧都是成对的添加)- in forward and reverse directions)

	Example usage (computes a maxflow on the following graph):

		        SOURCE
		       /       \
		     1/         \2
		     /      3    \
		   node0 -----> node1
		     |   <-----   |
		     |      4     |
		     \            /
		     5\          /6
		       \        /
		          SINK

	///////////////////////////////////////////////////

	#include <stdio.h>
	#include "graph.h"

	void test_maxflow()
	{
		Graph::node_id nodes[2];
		Graph *g = new Graph();

		nodes[0] = g -> add_node();
		nodes[1] = g -> add_node();
		g -> set_tweights(nodes[0], 1, 5);
		g -> set_tweights(nodes[1], 2, 6);
		g -> add_edge(nodes[0], nodes[1], 3, 4);

		Graph::flowtype flow = g -> maxflow();

		printf("Flow = %d\n", flow);
		printf("Minimum cut:\n");
		if (g->what_segment(nodes[0]) == Graph::SOURCE)
			printf("node0 is in the SOURCE set\n");
		else
			printf("node0 is in the SINK set\n");
		if (g->what_segment(nodes[1]) == Graph::SOURCE)
			printf("node1 is in the SOURCE set\n");
		else
			printf("node1 is in the SINK set\n");

		delete g;
	}

	///////////////////////////////////////////////////
*/


 

 

void test_maxflow()
{
	Graph::node_id nodes[2];
	Graph *g = new Graph();

	nodes[0] = g -> add_node();
	nodes[1] = g -> add_node();
	g -> set_tweights(nodes[0], 3, 3);
	g -> set_tweights(nodes[1], 3, 1);
	g -> add_edge(nodes[0], nodes[1], 1, 0);

	Graph::flowtype flow = g -> maxflow();

	printf("Flow = %d\n", flow);
	printf("Minimum cut:\n");
	if (g->what_segment(nodes[0]) == Graph::SOURCE)
		printf("node0 is in the SOURCE set\n");
	else
		printf("node0 is in the SINK set\n");
	if (g->what_segment(nodes[1]) == Graph::SOURCE)
		printf("node1 is in the SOURCE set\n");
	else
		printf("node1 is in the SINK set\n");

	delete g;
}


 

 

 

 

这块主要就是要理解,什么是maxflow,以及节点最后分割的类型是SOURCE还是SINK分别意味着什么

 

graphcuts算法时间复杂度与其他最大流算法的比较:

 

 

 

添加几篇文章地址:

 

graphcuts资料博客大合集

http://vision.csd.uwo.ca/code/

 

http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut-and-its-application-in.html

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8532106

http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html

http://blog.csdn.net/hebby06/article/details/5341228

相关文章
|
14天前
|
存储 算法 安全
.NET 平台 SM2 国密算法 License 证书生成深度解析
授权证书文件的后缀通常取决于其编码格式和具体用途。本文档通过一个示例程序展示了如何在 .NET 平台上使用国密 SM2 算法生成和验证许可证(License)文件。该示例不仅详细演示了 SM2 国密算法的实际应用场景,还提供了关于如何高效处理大规模许可证文件生成任务的技术参考。通过对不同并发策略的性能测试,开发者可以更好地理解如何优化许可证生成流程,以满足高并发和大数据量的需求。 希望这段描述更清晰地传达了程序的功能和技术亮点。
76 13
.NET 平台 SM2 国密算法 License 证书生成深度解析
|
3天前
|
存储 监控 算法
关于员工上网监控系统中 PHP 关联数组算法的学术解析
在当代企业管理中,员工上网监控系统是维护信息安全和提升工作效率的关键工具。PHP 中的关联数组凭借其灵活的键值对存储方式,在记录员工网络活动、管理访问规则及分析上网行为等方面发挥重要作用。通过关联数组,系统能高效记录每位员工的上网历史,设定网站访问权限,并统计不同类型的网站访问频率,帮助企业洞察员工上网模式,发现潜在问题并采取相应管理措施,从而保障信息安全和提高工作效率。
20 7
|
24天前
|
监控 算法 安全
内网桌面监控软件深度解析:基于 Python 实现的 K-Means 算法研究
内网桌面监控软件通过实时监测员工操作,保障企业信息安全并提升效率。本文深入探讨K-Means聚类算法在该软件中的应用,解析其原理与实现。K-Means通过迭代更新簇中心,将数据划分为K个簇类,适用于行为分析、异常检测、资源优化及安全威胁识别等场景。文中提供了Python代码示例,展示如何实现K-Means算法,并模拟内网监控数据进行聚类分析。
37 10
|
20天前
|
存储 监控 算法
探秘员工泄密行为防线:基于Go语言的布隆过滤器算法解析
在信息爆炸时代,员工泄密行为对企业构成重大威胁。本文聚焦布隆过滤器(Bloom Filter)这一高效数据结构,结合Go语言实现算法,帮助企业识别和预防泄密风险。通过构建正常操作“指纹库”,实时监测员工操作,快速筛查可疑行为。示例代码展示了如何利用布隆过滤器检测异常操作,并提出优化建议,如调整参数、结合日志分析系统等,全方位筑牢企业信息安全防线,守护核心竞争力。
|
2月前
|
存储 算法 安全
控制局域网上网软件之 Python 字典树算法解析
控制局域网上网软件在现代网络管理中至关重要,用于控制设备的上网行为和访问权限。本文聚焦于字典树(Trie Tree)算法的应用,详细阐述其原理、优势及实现。通过字典树,软件能高效进行关键词匹配和过滤,提升系统性能。文中还提供了Python代码示例,展示了字典树在网址过滤和关键词屏蔽中的具体应用,为局域网的安全和管理提供有力支持。
59 17
|
8天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
生成式 AI 大语言模型(LLMs)核心算法及源码解析:预训练篇
生成式 AI 大语言模型(LLMs)核心算法及源码解析:预训练篇
|
10天前
|
存储 算法 安全
基于 Go 语言的公司内网管理软件哈希表算法深度解析与研究
在数字化办公中,公司内网管理软件通过哈希表算法保障信息安全与高效管理。哈希表基于键值对存储和查找,如用户登录验证、设备信息管理和文件权限控制等场景,Go语言实现的哈希表能快速验证用户信息,提升管理效率,确保网络稳定运行。
23 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
83 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Big-Bang-Big-Crunch(BBBC)算法的目标函数最小值计算matlab仿真
该程序基于Big-Bang-Big-Crunch (BBBC)算法,在MATLAB2022A中实现目标函数最小值的计算与仿真。通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,算法在解空间中搜索最优解。程序初始化随机解集,经过扩张和收缩阶段逐步逼近全局最优解,并记录每次迭代的最佳适应度。最终输出最佳解及其对应的目标函数最小值,并绘制收敛曲线展示优化过程。 核心代码实现了主循环、粒子位置更新、适应度评估及最优解更新等功能。程序运行后无水印,提供清晰的结果展示。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多