本文主要是介绍图割与最大流和连续最大流算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
图割
在图像分割中，图割是近年来十分流行的交互式分割方法。与比它早一些出现的水平集、活动轮廓等分割方法相似，都是基于能量最小化的最优求解从而得到分割结果，不同的是其结果能得到全局最优解。
在离散域中，图像的分割可以通过使以下能量函数最小化得到：
其中D是区域项能量，衡量了将像素p划分到区域lp(例如分割对象或者背景)的代价，V是平滑项能量，衡量了将相邻的两个像素p，q分别划分到区域lp和lq的代价。
这个能量最小化的过程可以通过最大流算法求解，用图（graph）来表示如下：
这个图的顶点集合为V，边的集合为E。图像中每一个像素点对应一个顶点，另外还有两个特殊的顶
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