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我们描述了一种自动分割彩色照片中花朵的算法。这是一个挑战问题在于花类的多样性、类内和特定类内的可变性花，以及成像条件的可变性-照明、姿势、透视等。该方法将两个模型耦合在一起–一个用于前景和背景的颜色模型，以及一个用于灯光的通用模型花瓣结构的形状模型。该形状模型能够适应视点变化和花瓣变形，适用于许多不同的花卉类别。分段是使用使用图形切割优化MRF成本函数。我们展示了如何调整算法的组件以克服常见的分割错误以及如何通过在训练集上学习参数来优化性能。该算法在13个花类和750多个示例上进行了评估。绩效评估针对地面实况裁剪分割。该算法还与之前的几个算法进行了比较花卉分割方法。