如何将一个视频分割成等份三段？
最近，芒果台新近推出了一档综艺节目叫做《天天云时间》，周末的时候室友太无聊就打开看了，看到最新一期的时候她便被已然奔5的胡兵圈粉了。小编在她的墙裂安利下去瞄了几眼，确实不可思议。再上网一搜，天啦噜，这真的是年过半百的人的身材和颜值嘛？也太年轻化了吧！视频里胡兵分享了自己的饮食，他长期吃健身餐减脂，坚持健身，这使得189的他体重却一直维持在75kg前后，相当自律！
看完这一期，室友低头看了看自己的小肚腩，2020年才过去三个月，她已经积累了一大堆脂肪，于是她决定以胡兵为榜样，激励自己维持身材。于是她想把胡兵的某段视频分割出来每天观看，又打算去网上找一些健身动作。一番操作下来后，她沮丧地发现，能找到的视频都太长了，她没有固定某一段长时间可以用来操作，所以她不得不将视频分割成几段。可是怎么才能做到呢？
焦急的她最终在金舟视频分割合并软件的帮助下轻易快速地将一个视频分割成了等份的三段，这是一款高效易用，同时支持多种视频格式，简捷又大方的视频分割、合并、截取、剪辑软件。为了方便大家更深切地体会到金舟视频分割合并软件“简单”和“高效”的特点，下面小编将以一个视频分割成3段为例做个示范。
第一步，选择“视频分割”功能，将视频拖拽至虚线框处或点击“添加文件”将视频打开添加进来。
第二步，添加进来后在界面下方可以对视频进行截取也可以插入其他音频文件，这里我们在“开始位置”以及“结束位置”设置好每段视频的始末，然后点击绿色的按钮“+”号，依此类推即可。
第三步，选择右下角的“选择格式”按钮，在弹出页面设置输出视频文件为MP4格式，点击同源文件。
第四步，点击“输出目录”中的“自定义”。打开文件夹，在新窗口设置储存位置。
第五步，点击导出。
猪肉分割图解( 1)
精品文档 猪肉的分解图介绍详细分类 猪肉比牛肉更好消化，猪肉的营养非常全面，除了蛋白质、脂肪等主要营养成分外，还含有碳水化合物、钙、磷、铁、硫胺素、核黄素和尼克酸等。猪肉肥瘦差别较大，一般来说，肥肉中脂肪含量高，蛋白质含量少，多吃容易导致高血脂和肥胖等疾病；蛋白质大部分集中在瘦肉中，而且瘦肉中还含有血红蛋白，可以起到补铁的作用，能够预防贫血。肉中的血红蛋白比植物中的更好吸收，因此，吃瘦肉补铁的效果要比吃蔬菜好。 由于猪肉的纤维组织比较柔软，还含有大量的肌间脂肪，因此比牛肉更好消化吸收。中医上认为，多吃猪肉中的瘦肉有滋阴润燥的作用，对热病伤津、消渴羸瘦、燥咳、便秘等疾病都有一定的治疗效果。 猪肉的不同部位肉质不同，一般可分为四级。特级：里脊肉；一级：通脊肉，后腿肉；二级：前腿肉，五花肉；三级：血脖肉，奶脯肉，前肘、后肘。不同肉质，烹调时有不同吃法。吃猪肉，不同位置的肉口感也不同。猪身上里脊肉最嫩，后臀尖肉相对老些。炒着吃买前后臀尖；炖着吃买五花肉；炒瘦肉最好是通脊；做饺子、包子的馅要买前臀尖。 根据做菜要求选购猪肉的不同部位（附：猪肉各个部位分布图）
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1、猪头肉：里面包括上下牙颌、耳朵、上下嘴尖、眼眶、核桃肉等。猪头肉皮厚、质地老、胶质重。适宜凉拌、卤、腌、熏、酱腊等。 2、凤头皮肉：此处肉皮薄，微带脆性，瘦中夹肥，肉质较嫩。适宜卤、蒸、烧和做汤，或回锅肉等。 3、槽头肉（又称颈肉）：其肉质地老、肥瘦不分宜于做包子、饺子馅，或红烧、粉蒸等。 4、前腿肉：这个部位的肉半肥半瘦肉质较老。适宜凉拌、卤、烧、腌、酱腊、咸烧白（芽菜扣肉）等。 5、前肘（又称前蹄膀）：其皮厚、筋多、胶质重。适宜凉拌、烧、制汤、炖、卤、煨等。 6、前脚（又称前蹄、猪手）：质量比后蹄好。此处只有皮、筋、骨骼，胶质重。适宜作烧、炖、卤、煨等用。 7、里脊皮肉：此处肉质嫩、肥瘦相连。适宜卤、凉拌、腌、酱腊或做回锅肉，肥
猪肉的分解图介绍详细分类 猪肉比牛肉更好消化，猪肉的营养非常全面，除了蛋白质、脂肪等主要营养成分外，还含有碳水化合物、钙、磷、铁、硫胺素、核黄素和尼克酸等。猪肉肥瘦差别较大，一般来说，肥肉中脂肪含量高，蛋白质含量少，多吃容易导致高血脂和肥胖等疾病；蛋白质大部分集中在瘦肉中，而且瘦肉中还含有血红蛋白，可以起到补铁的作用，能够预防贫血。肉中的血红蛋白比植物中的更好吸收，因此，吃瘦肉补铁的效果要比吃蔬菜好。 由于猪肉的纤维组织比较柔软，还含有大量的肌间脂肪，因此比牛肉更好消化吸收。中医上认为，多吃猪肉中的瘦肉有滋阴润燥的作用，对热病伤津、消渴羸瘦、燥咳、便秘等疾病都有一定的治疗效果。 猪肉的不同部位肉质不同，一般可分为四级。特级：里脊肉；一级：通脊肉，后腿肉；二级：前腿肉，五花肉；三级：血脖肉，奶脯肉，前肘、后肘。不同肉质，烹调时有不同吃法。吃猪肉，不同位置的肉口感也不同。猪身上里脊肉最嫩，后臀尖肉相对老些。炒着吃买前后臀尖；炖着吃买五花肉；炒瘦肉最好是通脊；做饺子、包子的馅要买前臀尖。 根据做菜要求选购猪肉的不同部位(附：猪肉各个部位分布图)
1、猪头肉：里面包括上下牙颌、耳朵、上下嘴尖、眼眶、核桃肉等。猪头肉皮厚、质地老、胶质重。适宜凉拌、卤、腌、熏、酱腊等。 2、凤头皮肉：此处肉皮薄，微带脆性，瘦中夹肥，肉质较嫩。适宜卤、蒸、烧和做汤，或回锅肉等。 3、槽头肉（又称颈肉）：其肉质地老、肥瘦不分宜于做包子、饺子馅，或红烧、粉蒸等。 4、前腿肉：这个部位的肉半肥半瘦肉质较老。适宜凉拌、卤、烧、腌、酱腊、咸烧白（芽菜扣肉）等。 5、前肘（又称前蹄膀）：其皮厚、筋多、胶质重。适宜凉拌、烧、制汤、炖、卤、煨等。 6、前脚（又称前蹄、猪手）：质量比后蹄好。此处只有皮、筋、骨骼，胶质重。适宜作烧、炖、卤、煨等用。 7、里脊皮肉：此处肉质嫩、肥瘦相连。适宜卤、凉拌、腌、酱腊或做回锅肉，肥膘部位可做甜烧白等。 8、正宝肋：此处肉皮薄，有肥有瘦，肉质较好。适宜蒸、卤、烧、煨、腌，可烹制甜烧白、粉蒸肉、红烧肉等。 9、五花肉：这个部位的肉因一层肥一层瘦，共有五层，所以叫五花肉。其肉质较嫩，肥瘦相间，皮薄。量适宜烧、蒸、咸烧白、红烧肉、东坡肉等。 10、奶脯肉（又称下五花肉、拖泥肉等）：其位于猪腹部，肉质差，多泡泡肉，肥多瘦少。一般适宜做烧、炖、炸酥肉等。 11、后腿肉：此处肉好、质嫩，有肥有瘦，肥瘦相连，皮薄。适宜做白肉（凉拌）、卤、腌、做汤，或回锅肉等。 12、后肘（又称后蹄膀）：质量较前蹄差，其用途相同。 13、后脚（又称后蹄）：质量较前蹄差，其用途相同。 14、臀尖：肉质嫩、肥多瘦少。适宜凉拌（白肉）、卤、腌，做汤，或回锅肉。 15、猪尾：皮多、脂肪少、胶质重，适宜作烧、卤、凉拌等。
猪肉分割图解 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
猪肉的分解图介绍详细分类 猪肉比牛肉更好消化，猪肉的营养非常全面，除了蛋白质、脂肪等主要营养成分外，还含有碳水化合物、钙、磷、铁、硫胺素、核黄素和尼克酸等。猪肉肥瘦差别较大，一般来说，肥肉中脂肪含量高，蛋白质含量少，多吃容易导致高血脂和肥胖等疾病；蛋白质大部分集中在瘦肉中，而且瘦肉中还含有血红蛋白，可以起到补铁的作用，能够预防贫血。肉中的血红蛋白比植物中的更好吸收，因此，吃瘦肉补铁的效果要比吃蔬菜好。 由于猪肉的纤维组织比较柔软，还含有大量的肌间脂肪，因此比牛肉更好消化吸收。中医上认为，多吃猪肉中的瘦肉有滋阴润燥的作用，对热病伤津、消渴羸瘦、燥咳、便秘等疾病都有一定的治疗效果。 猪肉的不同部位肉质不同，一般可分为四级。特级：里脊肉；一级：通脊肉，后腿肉；二级：前腿肉，五花肉；三级：血脖肉，奶脯肉，前肘、后肘。不同肉质，烹调时有不同吃法。吃猪肉，不同位置的肉口感也不同。猪身上里脊肉最嫩，后臀尖肉相对老些。炒着吃买前后臀尖；炖着吃买五花肉；炒瘦肉最好是通脊；做饺子、包子的馅要买前臀尖。 根据做菜要求选购猪肉的不同部位(附：猪肉各个部位分布图)
1、猪头肉：里面包括上下牙颌、耳朵、上下嘴尖、眼眶、核桃肉等。猪头肉皮厚、质地老、胶质重。适宜凉拌、卤、腌、熏、酱腊等。 2、凤头皮肉：此处肉皮薄，微带脆性，瘦中夹肥，肉质较嫩。适宜卤、蒸、烧和做汤，或回锅肉等。 3、槽头肉（又称颈肉）：其肉质地老、肥瘦不分宜于做包子、饺子馅，或红烧、粉蒸等。 4、前腿肉：这个部位的肉半肥半瘦肉质较老。适宜凉拌、卤、烧、腌、酱腊、咸烧白（芽菜扣肉）等。 5、前肘（又称前蹄膀）：其皮厚、筋多、胶质重。适宜凉拌、烧、制汤、炖、卤、煨等。 6、前脚（又称前蹄、猪手）：质量比后蹄好。此处只有皮、筋、骨骼，胶质重。适宜作烧、炖、卤、煨等用。 7、里脊皮肉：此处肉质嫩、肥瘦相连。适宜卤、凉拌、腌、酱腊或做回锅肉，肥膘部位可做甜烧白等。
数字视频处理论文
分割视频序列中行人的方法综述为了检测行人的任务，人们通常需在执行具体的行人检测算法前对目标图像进行一些有效的预处理。视频图像预处理可以去除或减少视频图像中的噪声和杂波，提高传输给主处理器的图像质量和信噪比，减少需处理的数据量。一般的图像预处理思路可归纳为：通过对原始视频图像进行某些操作，如从空间域或频率域进行某种变换或计算，增强图像中潜在的行人目标，抑制图像中的背景杂波和噪声，提高目标的检测概率，降低虚警概率，从而改善系统的总体性能。现已提出了多种目标图像预处理方法，且这些方法是各具特点的。如在空间域中有：高通模板滤波、中值滤波、数学形态学滤波和局部标准差滤波等；在频率域中有：理想高通滤波、Butterworth高通滤波、高斯高通滤波和小波模预处理方法等。1 视频序列图像的目标检测算法 从历史上来看，各国研究人员都提出了多种检测算法并获得应用，这些方法的分类也相互不同。首先最简单的分类，考虑到检测算法中使用到的被测图像序列帧的数目，可分为单帧检测算法和多帧检测算法；然后考虑到检测算法执行时被测目标的状态，可分为运动目标检测和静止目标检测；最后，可根据整个系统运行时检测过程与跟踪过程的前后顺序可以分为“先检测后跟踪”算法（即DBT 算法，Detect Before Track）和“先跟踪后检测”算法（即TBD算法，Track Before Detect）。“先检测后跟踪”（DBT，Detect Before Track）算法，主要有自适应运动检测方法、差分法、小波变换方法和光流法等，主要是先利用目标的像素检测出目标，然后计算得到目标的运动轨迹；“先跟踪后检测”（TBD，Track Before Detect）算法，主要有多级假设检测的方法、动态规划方法和基于高阶相关的方法等，主要是先进行一次扫描后，并将结果存储，然后对假设轨迹包含的点做相关的处理，使得没有信息损失，经过一段时间，得到检测结果与目标轨迹。 根据目前公开发表的文献中介绍，此处我们将目标检测算法分为“先检测后跟踪（DBT）”类检测算法和“先跟踪后检测（TBD）”类检测算法两大类来研究。 1.1 典型的DBT目标检测算法 经典的DBT目标检测算法较为清晰分解了单帧目标初检测和多帧目标确定这两项任务，所以从宏观上说，将不同的图像预处理及单帧目标分割算法与不同的多帧目标运动轨迹确定算法组合起来，就可以构成适合于不同具体研究对象的DBT目标检测算法。
猪肉分割图各部分特点及用途 猪肉分割图 1、猪头。包括眼、耳、鼻、舌、颊等部位。猪头肉皮厚，质老，胶质重，宜用凉拌、卤、腌、熏、酱腊等方法烹制。如酱猪头肉、烧猪头肉。 2、猪肩颈肉。凤头皮肉.也称上脑、托宗肉,前排肉。猪前腿上部，靠近颈部，在扇面骨上有一块长扁圆形的嫩肉。此肉瘦中夹肥，微带脆性，肉质细嫩。宜采用烧、卤、炒、熘，或酱腊等烹调方法。叉烧肉多选此部位。 3、颈肉。也称槽头肉、血脖。猪颈部的肉，在前腿的前部与猪头相连处，此外是宰猪时的刀口部位，多有污血，肉色发红，肉质绵老，肥瘦不分。宜做包子、蒸饺、面臊或用于红烧、粉蒸等烹调方法。
4、前腿肉。也称夹心肉、挡朝肉。在猪颈肉下方和前肘的上方。此肉半肥半瘦，肉老筋多，吸水性强。宜做馅料和肉丸子，适宜用凉拌、卤，烧，焖、爆等方法。 5、前肘（又称前蹄膀）。也称前蹄膀。其皮厚、筋多、胶质重、瘦肉多，常带皮烹制，肥而不腻。宜烧、扒、酱、焖、卤、制汤等。如红烧肘子、菜心扒肘子、红焖肘子。 6、、前脚（又称前蹄、猪手）。质量好于后蹄，胶质重。宜于烧、炖、卤、凉拌、酱、制冻等。 7、里脊肉。也称腰柳、腰背。为猪身上最细嫩的肉，水分含量足，肌肉纤维细小，肥瘦分割明确，上部附有白色油质和碎肉，背部有薄板筋。宜炸、爆、烩、烹、炒、酱、腌。如软炸里脊、生烩里脊丝、清烹里脊等。 8、正宝肋。又称硬肋、硬五花。其肉嫩皮薄，有肥有瘦。适宜于熏、卤、烧、爆、焖、腌熏等烹调方法。如甜烧白，咸烧白等。 9、五花肉。又称软五花、软肋、腰牌、肋条等。肉一层肥一层瘦，共有五层，故名。其肉皮薄，肥瘦相间，肉质较嫩。最宜烧，熏、爆、焖，也适应卤、腌熏、酱腊等。如红烧肉，太白酱肉。 10、奶脯肉。又名下五花、拖泥、肚囊。其位于猪腹底部，质呈泡状油脂，间有很薄的一层瘦肉，肉质差。一般做腊肉或炼猪油，也可烧、炖或用于做酥肉等。
猪肉部位含图详解 大家在平常的生活中往往会为做什么样的菜而挑选怎样合适的猪肉犯难。为此今天我特地精心准备了这样一个帖子供大家参考，有不足之处也请各位涯友多多指点。 此贴的内容主要是介绍猪嘎嘎身上各个部位的最佳用处及肉质的特征，方便大家今后在市场上选购肉品时更加得心应手，烹饪出更美味的菜肴出来。 下面呢，我先从最常见的嘎嘎开始！排骨... 排骨其实也分为很多种 精肋排： 精肋排是猪身上最好的排骨，精肋排的特点是除去了多余的大骨，排骨上面的肉包裹均匀饱满，所以这样的排骨通称精肋排，因此这样的排骨通常在所有排骨中价格也是最高的。 用处：最佳用处糖醋排骨、香酥排骨等
前排： 前排也称小排，同时也分无颈前排和带颈前排。意思差不多大家根据我的图片就清楚了，我先介绍的是无颈前排，所谓无颈前排就是去了颈骨的就叫无颈前排。 最佳用处：因为前排身处猪靠颈部，骨骼相对粗大些，肉质还是很细嫩的所有建议煲汤、红烧等 无颈前排
前排： 带颈前排，带颈前排跟上面的排骨是基本一样的，区别在于这个排骨保留了颈骨，大家在市面上面应该会经常见到这样的排骨 最佳用处：煲汤、红烧等 带颈前排
大排： 大排也称中排，因地域差别各个地方有各个地方的叫法。大排所处猪嘎嘎身上腹腔部位，就是粑到三线肉那点，大排肉质鲜嫩适合做很多菜肴 最佳用处：煲汤、蒸系列等等，如：糖醋排骨、粉蒸排骨、蒜香排骨... ...
一字排： 一字排也就是大排，为什么叫一字排其实就是把大排分为一根一根的，看上去很漂亮很有食欲，大家在市面上购买时不用追求太多美感，买大排也差不多，价格却相差好几块呢！ 最佳用处：煲汤、炸、炒、蒸系列均可
图像分割的阈值法综述 （武汉理工大学信息工程学院） 摘要：图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。阈值分割法是图像处理最基本的分割方法，它具有计算量小、实现简单等优点，在图像分析和识别中起着重要作用。图像阈值化就是按照灰度级，将图像空间划分成与现实景物相对应的一些有意义的区域，各个区域内部灰度级是均匀的，而相邻区域灰度级是不同的，其间存在边界。它的划分可以通过从灰度级出发，选取一个或多个阈值来实现。 关键词：图像分割；阈值 Abstract:Image segmentation by image processing to image analysis of the key steps, is also a basic computer vision technology. This is because the image segmentation,object separation, feature extraction and the parameters in the original image into a more abstract and more compact form, making more high-level analysis and understanding possible. Threshold segmentation method is the most basic image processing segmentation method, which has computation, and simple to achieve, in image analysis and recognition play an important role. Image threshoiding is in accordance with the gray level, the image space is divided into scenes with reality that corresponds to some meaningful regions, each region within the gray level is uniform,while the adjacent region of gray scale is different, there remain boundary. It’s divided by starting from the gray level, select one or more threshold values to achieve. Keywords: Image Segmentation; Threshold Values 1 研究背景 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景（其他部分称为背景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。
万罡周洞汝崔永毅傅华胜 （武汉大学计算机信息学院，武汉<#""=!） 摘要文章对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行了分析、实验与评价，最后提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法，并给出与前面一些算法的比较。关键词文字分割阈值分裂/ 合并边缘检测 文章编号0""!6>##06（!""#）"!6"0"#6"#文献标识码? 中图分类号@A#B0 !"#$%&’"()*+,&-."(/&0 1)2"!),/)’"3".&’.’4.,."3+5.$)& 63’73’,8(&’,-#9#. :&’,%.;#<#3=()’, （C)D’:,&)+,.E F.&D G,):*H-)+H)，I G8’+J+-K):;-,L，I G8’+<#""=!） *>="-3?"：%+,8-;,8);-;，,8:))M-EE):)+,’5(.:-,8&.E,)N,;)(&)+,’,-.+，-+H5G M-+(,8:);8.5M6O’;)M’5(.:-,8&，;D5-,,-+(/ &):(-+(O’;)M’5(.:-,8&’+M,)N,G:)O’;)M’5(.:-,8&，’:)’+’5L P)M’+M)K’5G)M，,8)+，,8)’G,8.:;O:-+(’+)EE-H-)+,,)N, ;)(&)+,’,-.+’5(.:-,8&’;E.55.Q，E-:;,，’+)M()M),)H,-.+ R D:.S)H,-.+O’;)M&),8.M-;G;)M,.(),,)N,:)(-.+;，;)H.+M，,)N,:)(-.+;’:);)(&)+,)M OL ,8:);8.5M6O’;)M&),8.M$ @)%A&-$=：@)N,;)(&)+,’,-.+，@8:);8.5M，*D5-,,-+(/ &):(-+(，T M()M),)H,-.+ 文字分割的本质是图像分割（%&’()*)(&)+,’,-.+）。图像分割是计算机视觉领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列“有意义”的区域，使其后的图像分析、识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。尽管对图像分割算法的研究已有几十年的历史，依据各种理论，至今已提出了上千种类型的分割算法，但是它们大都是针对具体问题的，目前还没有通用的分割理论和算法。下面将对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行分析、实验与评价，并提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法。有关，则所得的阈值是与坐标相关的（即动态阈值，前两种阈值对应可称为固定阈值）。 以上对阈值分割方法的分类思想是通用的。近年来，许多取阈值分割方法借用了神经网络、模糊数学、遗传算法、信息论等工具，但这些方法仍可归纳到以上三种方法类型中。 0$0阈值的灰度图像二值化 在利用单阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，且目标和背景象素在灰度值上有很大的差别。对于这类图像，它们的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合而成，可以把双峰之间的谷点作为阈值!，对图象作以下二值化处理： ’（#，$）3!0 若%（#，$）!!（! " 若%（#，$）"! 0 基于阈值的二值化算法 在基于阈值的灰度图像分割算法中，确定阈值是关键。阈值一般可写成如下形式： 对于某些新闻视频中的标题新闻、影视片名或演员表等它们的背景一般比较简单，可以采用单阈值分割方法。但是，大多数视频中的文字都有较复杂的背景，反映在其灰度直方图上 !"!1#，$，%（#，$），&（#，$）2（0）将出现多个峰谷，此时若采用单阈值的分割方法则无法将文字 其中%（#，$）是在象素点（#，$）对处的灰度值，&（#，$）是该点邻域的某种局部性质。换句话说，!在一般情况下可以是（#，$），%（#，$）和&（#，$）的函数。借助式（0），可以将阈值分割方法分成如下三类： （0）如果仅根据%（#，$）来选取阈值，所得的阈值仅与各个图像象素的本身性质相关（即全局阈值）； （!）如果阈值是根据%（#，$）和&（#，$）来选取的，所得的阈值就是与（局部）区域性质相关的（即局部阈值）。 （#）如果阈值除根据%（#，$）和&（#，$）来选取外，还与（#，$）从背景中分离出来。为此，作者尝试采用多阈值方法将所有的峰都分离出来，如果灰度图像中的文字所占的象素的灰度值相近且与图像中其他目标的灰度值不同，则必然有一个被分离出来的峰对应于图像中的文字目标。 基于局部阈值的二值化算法 0$! 基于局部阈值的方法通过定义考察点的领域，并由邻域计算模板来实现考察点灰度与邻域点的比较，较全局阈值方法有更广泛的应用。其中典型的局部比较方法有4’&)5678’.算法和9):+;)+算法等。与4’&)5678’.算法相比，9):+;)+算法的 作者简介：万罡，男，0B=U年生，湖北荆州人，硕士研究生，主要研究方向：图形图像处理及多媒体技术。周洞汝，0B#B年生，教授，博士生导师，主要研究方向：图形图象视频压缩，V%*应用技术等。
猪肉分割图 你了解猪吗？了解猪肉吗？（猪肉分割图） 一、肉类的分类 肉类食品根据种类可分为：畜肉(牛、猪、羊)、禽肉(鸡、鸭)等，根据是否加工分为冷藏(鲜)肉、冷冻肉和肉制品。 二、猪的胴体分割及整猪分割肉等级标准 猪胴体分割有两种方法： 第一种方式(图2—0实线所示) 图2-0猪体分割图 第二种方式(图2—1虚线所示) A．在第五胸椎和第六胸；准之间，沿背线成直角切断。 B．在肩胛切断面，从肋骨内侧弯曲最深的部分，腹侧外缘1／4处，沿背线平行切断。 C．按上述分割法从背腰部取出。 D．从最后腰椎第一节沿臀部从背线成直角切断。
图2-1猪体各部分利用图 a．在第三胸椎与第四胸椎之间，沿背线成直角切断。 b．在肩胛切断面，从肋骨内侧弯曲最深的部位，腹侧外缘1／5处，沿背线平行切断。 c．在耻骨的前下方从后端全部取出。 d．从最后腰椎骨沿背线成直角切断。 三、肉的形态结构和营养成分 肉主要由肌肉组织、脂肪组织、结缔组织和骨组织构成。各种组织在肉中的组成比例，依动物的种类、品种、年龄、性别、营养状况、饲养情况不同而异。各种组织的结构、化学组成、性质及含量，直接影响肉的质量、加工用途、营养价值和商品价值。一般来讲，肌肉组织越多，蛋白质含量越高，营养价值和商品价值较高，肉的理化性质与肌肉组织密切相关；脂肪组织越多，能量物质越多，产生热量较大；结缔组织越多，营养价值越低，影响肉的嫩度；骨组织少，肉质量好。这四种组织在胴体中所占比例大小是反映肉质量的重要指标，不同家畜组织的组成比例见表2—2。
任何畜禽肉类都含有蛋白质、脂肪、碳水化合物、含氮浸出物、维生素、矿物质、水分等，这些成分受畜禽的种类、品种、性别、饲养管理和营养状况等许多因素影响，即使是同一动物不同部位的肉以及肉在不同的变化时期，其组成也发生着一定的变化。 不同种类的畜禽肉类的化学成分，主要是看肌肉组织的化学成分，它不仅决定肉的食用价值，而且决定肉品加工中的工艺特点和肉的生化特性。各种畜禽肌肉的化学组成成分见表2—4。 四、宰后肉的变化过程 动物屠宰后，体内机能活动并未完全丧失。还会发生一系列生物物理和生物化学变化，一般来说，宰后肉会经历以下3个过程： 1．尸僵 刚屠宰的热鲜肉柔软而富有弹性，经过一段时间后，关节失去活动性，肉弹性下降变得粗老坚硬，这一过程叫尸僵。肉尸僵时，肉质粗老坚硬，保水性低，嫩度差，缺乏风味，由于pH值较低，能抑制微生物生长繁殖，故保藏性较好。尸僵开始的时间不尽相同，受环境温度、动物种类和宰前状况等因素的影响。如环境温度越低，尸僵发生得越慢。不同畜禽肉开始尸僵的时间和发展速度也是不同的，通常是禽肉、马肉、猪肉、牛肉依次减慢。宰前状况对尸僵也有影响，如经长途运输和惊动，使机体疲劳，肌纤维中糖被消耗，宰后发生尸僵的时间较短；若宰前安静休息，身体健康，肌纤维中糖含量高，则时间较长。 2．成熟 继续储藏，僵直情况会缓解，自身解硬之后，肉重新变软，保水性略有增加，风味提高。这一过程叫肉的成熟，这一过程很重要，成熟肉吃起来柔软、味美。肉的成熟包括解僵和白溶两个过程： (1)解僵：僵直以后的肌肉，其内部变化并不停止，尸僵达到预点以后保持一段时间，接着又
文献综述 图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。 图像分割起源于电影行业。伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。 自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。 基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差
不断积累，且无法修正。 基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。基于模型的图像分割方法主要包括：○1基于统计模型的分割方法；○2基于神经网络的分割方法；○3基于形变模型的分割方法。 主动轮廓模型（Active Conlour Model， ACM）（又称活动轮廓模型，变形曲线模型）的研究背景及发展状况。 即Snake模型，最初由Kass等人于1998年提出，并成功应用于图像分割方面。这种模型通过建立与参数化曲线Ｃ相关的能量函数，然后优化该能量函数，使轮廓向目标边界演化，并在目标边界处达到最优值。 1987年Kass、Witkin和Terzopoulos首次提出主动轮廓模型，并成功应用于图像分割、视频跟踪等相关应用。这种模型对Marr提出的各自独立分层图像处理模型提出了挑战，它将图像本身的底层视觉属性（如边缘、纹理、灰度、色彩等）与待分割目标的先验信息（如形状、亮度、色彩等）以一种有机的方式——能量函数的形势结合起来，最终得到待分割目标的完整表达。能量函数一般由两部分构成：内部能量函数和外部能量函数。一般说来，内部能量函数嵌入了对目标特征约束的先验性假设，以及保持轮廓本身特性（如光滑性和刚性）的约束条件；而外部能量函数则根据图像的数据特性（如边缘特性、区域特性等）构造
猪肉分割图解 一、白条大分割 ——分为前段、五花、排骨、后段四部分 1．清理白条上的血渍及污渍，分割梅条肉，修整干净。 2．尾骨连接处第四关节下刀，砍断脊骨，并随着刀口处成45度（小于45度会损害商品的毛利，大于45度会导致商品无品相，影响销售），沿着后腿边缘平滑下刀，取下后段。 3．沿着排骨及软骨周边成圆弧形分割排骨，下刀不宜过深，以免伤及五花肉。紧贴排骨与五花下刀，排骨与五花之间要求两边见红（俗称：排骨不露骨，五花不露白），所分割下的排骨上带的里脊肉，厚度不宜超过1.5公分左右，保持脊背的平滑及可观性，并且便于销售。 4．齐肩胛骨边沿下刀，从上至下形成倒八字形分出白条前段，五花成正八字形。 二、前段分割 1．修整前夹上的淋巴与血渍等。 2．分割前膀，齐平肘关节垂直下刀，360度划圈分割，用刀将其关节处砍断，砍下的前膀不带骨渣。 3．分割肩胛骨，紧贴肩胛骨边缘下刀，下刀不宜过深，以免伤及前夹瘦肉的整体性，影响卖相。骨上略带红，尽量不带块状肉，以免降低毛利，齐肩胛骨扇形处边缘分割下月亮骨（脆骨）。 4．从前夹肩胛处分割出梅花肉，将余下的肉分割出带脂前夹肉。 5．从带脂前夹中分出前夹瘦肉。 三、五花分割 1．修整五花肉边缘，清除奶脯。 2. 便于五花肉更好的售卖，保证其品相，在五花肉上留1公分左右里脊肉处下刀，分割里脊肉。
3.可以结合市场需求，提升商品毛利，以商品实际情况为依据，在小五花3公分左右下刀取下小五花，紧接下刀处15公分左右分割出腩肉（精致五花）。 四、排骨分割 为了保证商品品相，提升商品毛利，在整块排骨由前至后的第五根骨头处下刀，分割带颈前排与通排（要下到无明显的刀伤，不要伤到五花肉。最好一刀拉下，这样可确保排骨看面的平滑，品相美观；同时，为了满足市场需求） 五、后段分割 1. 修整后腿上的血渍与污渍等。 2. 从三叉骨处下刀，沿尾脊骨边缘分割出整块尾脊骨，脊骨上尽量少带瘦肉，否则影响毛利。 3. 沿后腿关节处齐刀下后膀，刀切面要求平滑，清理膀上的毛渣，从肉中取出后腿骨，刀紧贴后腿骨，下刀不宜过深，以免伤及后腿瘦肉的整体性，影响品相。骨上略带红，但不能带块状肉，避免降低毛利。 4. 从后腿中分割出带脂后腿。 5. 从带脂后腿中分割出精瘦肉，同时分割出元宝肉、黄瓜条等，满足市场需求，最大限度地提升商品毛利。
视频序列中运动对象分割方法的设计与实现[1][repaste] 2009-03-23 09:36 转自：https://www.doczj.com/doc/c13909475.html,/2008/07/video-sequence.html The technology of multimedia correspondence developed quickly. After the standard MPEG-1 and MPEG-2, a new standard named MPEG-4 was put forward by the MPEG committee. The key technical of the standard is the standard is the Video Object Segmented from the video frame. The results of object segmentation will affect subsequent applications directly. At the present time, there is no current method, which can segment object models from the background efficiently, though a great deal of research work has been done for video coding. Most algorithms aim at particular image sequences. The video segmentation has been widely applied in many fields, especially in low bite-rate ratio multimedia fields, so it is more and more becoming the hot point in the video research field. This paper discusses the basic theory of digital image segmentation, and then analyzes the exist method for the segmentation of moving objects in video sequences. At last an effective moving object segmentation algorithm is used. First, the moving regions are obtained by the intersections of two neighbor difference images, and then small regions that are not accurate are removed. Finally, the moving regions are filled using the method of mathematical morphology. This arithmetic makes use of the functions of the library effectively, improves precision and efficiency of computation, and has a good property for the application to multi-platform. Experimental result shows that the algorithm can get satisfactory result. Key words: Image segmentation, Frame difference, video sequence, moving object, mathematical morphology 目录 摘要 I ABSTRACT II 第一章绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 国内外研究状况 3 1.3论文内容与结构安排 4 第二章典型的图像分割方法 6 2.1阈值法与边缘检测法 6 2.1.1阈值法 6 2.1.2边缘检测法 7
图像处理技术综述 摘要 随着科技水平的发展和生活质量的提升，在生产生活中，实时图像处理技术被应用得愈来愈广泛。比如，基于实时图像压缩的视频监控系统，和基于实时图像处理的医学图像诊断系统，等等。本文简述了数字图像处理技术的发展历程及应用现状, 系统分析了数字图像处理技术的主要特点及制约其发展的因素, 并提出了数字图像处理技术的研究内容、特点、发展方的展望等。 关键词图像处理数字图像研究内容现状展望 引言 图像是人类智能活动重要的信息来源之一，是人类相互交流和认识世界的主要媒体。 随着信息高速公路、数字地球概念的提出，人们对图像处理技术的需求与日剧增，同时VLSI技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。图像处理技术是图像识别和分析的基础，所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要，对图像处理技术的实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值，包括对传统算法的改进和硬件实现的研究。 数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1.图像处理技术的发展 数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说
猪肉的分割 一片白条首先去除里小脊肉然后分为三大段：1.前腿2.中段3.后腿前腿可分为： 1.前蹄膀 2.颈排（熟称小排） 3.扇骨 4.圆骨（熟称汤骨） 5.整个去骨带皮前腿肉（熟称夹心肉可分为A带皮夹心 （可分为精切和超值）B梅花肉C前腿精肉） 中段可分为： 1.大排 2.大排里脊 3.龙骨 4.五花肉 （可分为精切和超值）5.烤排（熟称肋排）6.带皮肋条 后腿可分为： 1.后蹄膀 2.带皮后腿 （可分精切和超值）3.后腿瘦肉4.尾骨5.筒子骨猪附件： 1.猪肝 2.猪心 3.猪肚 4.猪蹄 5.猪大肠 6.猪腰 7.猪舌 8.猪耳精品包装猪肉： 1.精切带皮前腿 2.精切梅花肉 3.精切前腿瘦肉 4.精切小排块 5.带皮前蹄膀（以上单品取用于前腿部分） 6.精切大排 7.精切大排里脊 8.小里脊肉 9.精切上五花肉条10.精切下五花肉块11.精切红烧肉角12.回锅肉片13.烤排14.精切烤排块（以上单品取用于中段部分） 15.精切带皮后腿16.精切后腿精肉17.精切肉丝18.精切肉片（以上单品取用于后腿部分） 19.肉糜（可分50%85%95%三种肥瘦参合比列） 生鲜经营的基本概念 一、生鲜商品定义和经营范围
1、生鲜商品定义 生鲜商品按照加工程度和保存方式不同，包括初级生鲜商品、冷冻冷藏生鲜商品和加工生鲜商品三大类。 初级生鲜商品：凡属于新鲜的、未经烹饪等热加工的蔬菜和水果；家禽和家畜；水产品中的鱼类、贝类等，经简单处理后在冷藏、冷冻或常温陈列架上贩卖的商品。 冷冻冷藏生鲜商品：其中包括冷冻食品和冷藏调理食品两类。 ⑴冷冻食品：以农、畜、水产原料经加工调理，急速冷冻及严密包装在－18C以下储存及贩卖的食品。 ⑵冷藏调理食品：以农、畜、水产原料经加工调理，急速冷却及严密包装在7 C以下储存及贩卖的食品。 加工生鲜商品：经过烹饪等热加工处理后的熟食、面包点心和其它加工食品。 ⑴熟食调理食品：农、畜、水产原料经油或脂烹煮或烟熏或注入特殊原料配方，腌渍之各种即食品。 ⑵面包、糕点食品：凡经面粉制造的面包、蛋糕、馒头、面条等主食及糕点类食品。 二、生鲜经营在超市中重要作用 超市生鲜经营的作用来自三个方面：集客、盈利和经营差异化。 1、生鲜区的集客力 生鲜商品是顾客购买频率最高，与消费者日常生活关系密切的商品，顾客常常会把超市是否经营高质量的生鲜商品作为选择购物场所的重要标准，因此超市生鲜区是驱动整体卖场的灵魂，是超市经营的命脉，是集客力的重要来源，是门店吸引来客数的重要因子，作为社区型超市的成败完全在于生鲜商品销售营运的好坏。
MKV高清视频无损分割教程 2011-08-20 要做到完全无损地分割视频，我们推荐大家使用Mkvtoolnix软件中的MkvmergeGUI程序。MkvmergeGUI支持多种格式的视频、音频文件和字幕文件。 分割操作很简单方式要注意 首先，在Mkvtoolnix软件的文件夹中找到“mmg.exe”，双击打开MkvmergeGU主界面，点击“添加”按钮，选择要进行分割的视频文件。这样就可以在“输入文件”窗口中看到该视频文件，并在“轨道”窗口中显示出该视频文件包含的所有轨道(如图1所示)。一般来说AVI和RMVB 格式的高清视频文件都只包含一条视频轨道和一条音频轨道。而MKV格式的视频可能会包含多条音频轨道，甚至还会有多条字幕轨道。 “轨道”窗口中显示该视频文件包含的所有轨道 然后，打开“输入”旁边的“全局”标签，勾选“允许分割”。在这里，软件提供了按文件尺寸、按持续时间和按时间代码三种分割方式(如图2所示)。按文件尺寸分割很容易理解，直接输入一个文件大小，如“1000MB”，软件就会将视频文件分割成若干个1000MB大小的视频文件，直到最后一个文件不足1000MB时为止;按持续时间和按时间代码这两种分割方式就要分别说明一下了，不然比较容易用错。
软件提供了按文件尺寸、按持续时间和按时间代码三种分割方式按持续时间与按文件尺寸类似，只不过将文件的体积参数换成了时间参数。如输入 “3600s”，软件会在视频每持续播放3600秒时分割一次并以此类推，直到最后一个视频持续播放时间不足3600秒。 按时间代码则与前两者不同，输入一个参数，例如“3600s”后，软件只会在视频播放到3600秒时分割一次，便不再做其他操作，整个视频也只会被分为两部分。 由此可见，按文件尺寸分割是我们最熟悉的分割方式。例如前面说的要刻录一个6600MB的视频文件，就可以先把它分成一个4480MB和一个2120MB的视频文件，然后把第一个文件刻进一张DVD-5光盘中，第二个文件你可以先留在硬盘里，看看能否和其他高清电影的某部分一起刻录在另外一张光盘中，这样就充分利用了光盘的空间。 具体的操作就很简单了，根据不同的分割方式，输入相应的数值，再选择输出文件的保存位置并给分割的文件命名，点击“开始合成”按钮，软件就会自动处理。 提示：刻录过程中，大家可以使用Nero等刻录软件的“查看光盘信息”功能，首先确定你使用的光盘最大容量是多少，并根据光盘容量选择视频分割大小。不过建议，最好留下20MB~30MB 的剩余空间，否则容易出现刻录失败或刻录盘产生数据错误的问题。 字幕同步分割保证播放质量 如果要分割的视频文件带有外挂字幕，只分割视频文件本身，原来的字幕就不能用了。一般的解决办法是用字幕分割软件按照视频分割的时间位置分割外挂字幕。其实不用这么麻烦，MKV 格式支持字幕轨道，我们可以在分割前先用MkvmergeGUI将外挂字幕文件添加进来和视频文件一起分割，以后播放时直接使用内置的字幕轨道即可。添加字幕的方法是在MkvmergeGUI主界面添加好视频文件后再点“添加”，选择外挂字幕文件，在“轨道”窗口中看到多出来的这条字幕轨道后，按照前面的方法继续对视频文件进行分割即可，新生成的视频文件中已经内置了字幕(如图3所示)。 新生成的视频文件中内置了字幕 音轨最终合成制作自己的高清视频