图割（Graph Cut）是图像处理领域中的一种基本技术，用于分割图像或者其他类型的图形。它的基本思想是将图像表示成一个图（图论中的概念），其中图的节点代表图像中的像素或者其他感兴趣的区域，图的边则代表节点之间的关系。图割的主要应用之一是图像分割，即将图像中的像素分成若干个不同的区域或物体。这在计算机视觉领域中有广泛的应用，比如目标检测、图像编辑、医学图像分析等。图割算法的基本原理是通过在图上定义

多视图几何（Multiple View Geometry）是计算机视觉领域的一个重要概念，它涉及到从多个不同视角（角度）获取的图像中推断出物体的三维结构和相对位置关系。在现实世界中，我们通常通过不同的角度观察物体，然后通过这些不同的视角来理解物体的形状、位置和运动。多视图几何的目标就是从这些多个视图中恢复出物体的几何信息。主要内容有：三维重建、立体视觉、运动估计等。

由于本章注重于如何存储，以后学习过程中多半不会用到该章节的知识，因此本章只做大概介绍，不再使用代码进一步说明。将一幅图像分割成多个区域后，分割后的像素集需要以一种合适于计算机进一步处理的形式来表示和描述。表示描述描述是较抽象地表示目标。好的描绘子都应尽可能对目标的大小、平移、旋转等不敏感，这样的描绘子比较通用。

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多视图几何（Multiple View Geometry）是计算机视觉领域的一个重要概念，它涉及到从多个不同视角（角度）获取的图像中推断出物体的三维结构和相对位置关系。在现实世界中，我们通常通过不同的角度观察物体，然后通过这些不同的视角来理解物体的形状、位置和运动。多视图几何的目标就是从这些多个视图中恢复出物体的几何信息。主要内容有：三维重建、立体视觉、运动估计等。

所谓三个臭皮匠顶个诸葛亮，类似的思想就是集成学习的核心思想。集成学习是通过将多个弱学习器（Weak Learners）组合在一起，形成一个更强大的学习模型。成学习通过结合多个学习器的预测结果，可以达到比单个学习器更好的性能和泛化能力。

试想一下，如果给一张图如下，要求对这张图中的点分类，你会怎么进行呢？我们当然可以认为所有的点都只有一个种类，毕竟他们本身只有坐标不同，也可以左右分成两个大类，也可以四个角落划分成四类，这一切都取决于最初定的分类个数，而这就是k均值聚类。所谓k，就是我们的目标要把数据划分为k个类。所谓聚类，就是向上面的例子一样，实现不给任何标签，让我们自己区随意分类我们要分类的话，肯定是在同一类中相似度越高越好。也

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所谓三个臭皮匠顶个诸葛亮，类似的思想就是集成学习的核心思想。集成学习是通过将多个弱学习器（Weak Learners）组合在一起，形成一个更强大的学习模型。成学习通过结合多个学习器的预测结果，可以达到比单个学习器更好的性能和泛化能力。

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