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图像分割
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Karen110
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3年前
Python-OpenCV获取图像轮廓的图像处理方法
一、引言在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold函数,但threshold的图像阈值处理对于某些光照不均的图像,这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中,我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域,仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的,所以通常情
小尉迟
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1年前
PS画画工具推荐:ps怎么黄金分割构图
ps怎么黄金分割构图?PS的这款黄金分割插件GoldenCurve可以快速生成多款不同图形构图的预览线,比如常见的对角构图,九宫格构图,黄金比例构图等等。来看看怎么用吧。mac版下载:ps怎么黄金分割构图在「窗口扩展功能黄金分割线」中打开该插件,将图像分辨
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛
之前挑战赛的数据都是以CT图像为主,而医学影像还有其他模态,例如核磁共振成像。今天我将分享如何对多模态MR图像脑肿瘤进行分割处理。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理(1)、获取多模态MR图像属性信息。读取原始图像,显示图像大小,Spacing信
Stella981
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3年前
Android OpenCV(二十二):边缘检测
边缘检测什么是图像的边缘?图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘(或边沿)是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方,它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间,因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构
Wesley13
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3年前
AI圈凡尔赛:你读那么多论文有什么用,还不如我复现 1 篇!
深度之眼招募人工智能Paper讲师,兼职时间一年可赚30w,招聘详情见文章底部。学计算机视觉千万不能错过图像分割!它是图像理解领域关注的一个热点!是图像分析的第一步!是图像理解的基础,也是图像处理中最困难的问题之一。近些年来随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术迅猛发展,与之相关
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/ed6b352f2e0735ea0a39fd7797f7232a830.jpg)前面已经分享过对多模态MR图像脑肿瘤进行分割处理的例子。今天将继续分享使用多分类Focalloss函数来训练分割网络。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果
Stella981
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3年前
OpenCV阈值化处理
图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律,设定阈值进行像素点分割,进而得到图像的二值图像。图像阈值化操作有多种方法,常用方法有经典的OTSU、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。这里对各种阈值化操作进行一个总结。OTSU阈值化在阈值化处理中,常用的算法就是OTSU。发明人是NobuyukiOstu。这种二值化操作阈值的选取非常重要,阈
Stella981
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3年前
Android OpenCV(十三):图像金字塔
图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是
四儿
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1年前
图像分割方法属于AI研究热点
虽然近年来图像分割的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究仍然存在一些问题,现有的许多种算法都是针对不同的图像,并没有一种普遍适用的分割算法。迄今为止,没有一个好的通用的分割评价标准,如何对分割结果作出量化的评价是一个值得研究的问题,该量
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