graphcut用于图像分割的matlab代码

用于求解CRF,GraphCut的源代码，包含C++和matlab,内附程序说明

牛人YoriBoykov写的关于Graphcut的Matlab程序，完整实例。
对学习Graphcuts很有帮助。
基于文章

matlab下实现的图割（GraphCut）代码，可用于图像联系、目的检测、平面匹配等场所。

图割和graphcut实现的交互式图像分割，实现了图割的交互式分割和两者的结合。
对学习图割的人有很大协助。

使用matlab实现了graphcut算法，合适初学者学习使用

基于Opencv，使用python言语，以图割算法实现的图像分割。

Boykov的典范的Labeling算法，用于GraphCut。
Tousethissoftware,YOUMUSTCITEthefollowinginanyresultingpublication:[1]EfficientApproximateEnergyMinimizationviaGraphCuts.Y.Boykov,O.Veksler,R.Zabih.IEEETPAMI,20(12):1222-1239,Nov2001.[2]WhatEnergyFunctionscanbeMinimizedviaGraphCuts?V.Kolmogorov,R.Zabih.IEEETPAMI,26(2):147-159,Feb2004.[3]AnExperimentalComparisonofMin-Cut/Max-FlowAlgorithmsforEnergyMinimizationinVision.Y.Boykov,V.Kolmogorov.IEEETPAMI,26(9):1124-1137,Sep2004.Furthermore,ifyouusethelabelcostfeature(setLabelCost),youshouldcite[4]FastApproximateEnergyMinimizationwithLabelCosts.A.Delong,A.Osokin,H.N.Isack,Y.Boykov.InCVPR,June2010.

立体匹配是深度估计的基础。
而bp算法和graphcut算法是比较成功的处理立体匹配（全局）的算法，这里有几种经典的基准源代码，以及代码使用方法及部分注释。
一些小的改变甚至于可以不需要知道算法步骤即可实现。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。