SeamCarving_using_deep_cnn_neural_newtwork

SeamCarving_using_deep_cnn_neural_newtwork 在这个项目中，我们尝试在速度和准确性方面改进接缝雕刻技术。 注意：-能量图是一个包含对象边缘的图像（灰度图像）。可以通过sobel，scharr，laplacian和其他许多滤镜获得。 概述：-要查看正在做什么的概述视频，请在上方下载视频，并观看## Seam Carving：-这是一种图像处理技术，用于在裁剪时将主要对象保留在图像中。 常规方法：- 在传统方法中，我们使用贪婪和动态编程来找到最小能量垂直像素接缝并将其删除。 但是如果贪婪的方法很快，但是结果却不能令人满意。 对于DP，它太慢了，但是输出却比较好。 Bipartite Grpah在速度和准确性方面都很好。 现在，在通用方法中，我们已经有了一些如上所述的预定义过滤器，这些过滤器可能对特定图像不利。 通过使用深CNN神经网络，我们将生