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基于聚類的圖像分割（Python）
作者|小白來源|?小白學(xué)視覺了解圖像分割當(dāng)我們在做一個圖像分類任務(wù)時，首先我們會想從圖像中捕獲感興趣的區(qū)域，然后再將其輸入到模型中。讓我們嘗試一種稱為基于聚類的圖像分割技術(shù)，它會幫助我們在一定程度上提高模型性能，讓我們看看它是什么以及一些進(jìn)行聚類分割的示例代碼。什么是圖像分割？想...
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基于圖像分割匹配的賽道元素識別算法
摘 要 ：智能汽車競賽的賽題難度與工程應(yīng)用性能在不斷提升，賽道元素日益增多且賽道類型逐漸多樣，其識別難度隨之增大，以賽道邊界線斜率、曲率和圖像中黑白跳變等信息為依據(jù)的傳統(tǒng)賽道識別方法已無法適用于復(fù)雜的賽道情況。因此，通過對賽道圖像進(jìn)行矩陣分析和圖像特征統(tǒng)計分析，提出一種基于圖像分割匹配的賽道元素識別算法。首先對圖像進(jìn)行矩陣分割，統(tǒng)計并提取各子圖像特征建立模板，然后對目標(biāo)圖像的灰度平均值和方差進(jìn)行匹配、近似值分析。經(jīng)實際對比測試，新算法的識別準(zhǔn)確率高、程序可移植性強(qiáng)，具有良好的應(yīng)用價值。
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基于圖像分割技術(shù)的小麥識別
摘 要 ：圖像處理作為計算機(jī)視覺技術(shù)必不可少的部分，成為眾多學(xué)者口中的熱點及難點。圖像分割是把圖像分成若干個特定、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程，目的是實現(xiàn)通過醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的閾值分割方法以有效分割作物與背景。此次實驗以田間小麥圖像作為研究對象，通過多圖像進(jìn)行預(yù)處理以及利用圖像分割技術(shù)中的閾值分割算法，從復(fù)雜的背景中提取出小麥。結(jié)果表明，閾值分割算法不僅可以提取出作物信息而且還有助于去除噪聲的影響。此次實驗為基于圖像識別及計算機(jī)視覺技術(shù)的農(nóng)田綠色作物識別技術(shù)研究提供了參考。
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圖像分割評價方法研究
圖像分割是計算計視覺研究中的經(jīng)典難題，已成為圖像理解領(lǐng)域關(guān)注的一個熱點， 圖像分割作為圖像技術(shù)領(lǐng)域的一個經(jīng)典難題，自上世紀(jì)七十年代以來吸引了眾多研究人員的研究熱情并為之付出了巨大
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圖像分割和圖像邊緣檢測
邊緣檢測和圖像分割的聯(lián)系： 邊緣檢測是通過圖像的梯度變化將圖像中梯度變化明顯的地方檢測出來，針對的是邊緣信息。圖像分割是將目標(biāo)分割出來，針對的是目標(biāo)對象，邊緣檢測是空間域圖像分割
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圖像分割算法有哪些
數(shù)字圖像處理技術(shù)是一個跨學(xué)科的領(lǐng)域。隨著計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理和分析逐漸形成了自己的科學(xué)體系，新的處理方法層出不窮，盡管其發(fā)展歷史不長，但卻引起各方面人士的廣泛關(guān)注。首先，視覺是
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圖像分割技術(shù)的原理及應(yīng)用
圖像分割至今尚無通用的自身理論。隨著各學(xué)科許多新理論和新方法的提出，出現(xiàn)了許多與一些特定理論、方法相結(jié)合的圖像分割方法。 聚類分析 特征空間聚類法進(jìn)行圖像分割是將圖像
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圖像分割的基本方法解析
所謂圖像分割指的是根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出相似性，而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。 1、基于邊緣的圖像分割方法
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基于邊緣信息的圖像分割技術(shù)研究
1引言所謂圖像分割就是根據(jù)目標(biāo)與背景的先驗知識，對圖像中的目標(biāo)、背景進(jìn)行標(biāo)記、定位，然后將要識別的目標(biāo)從背景或其他偽目標(biāo)中分離出來。圖像分割是圖像理解的重要組成部分，其目的是將目標(biāo)和背景分離，為目標(biāo)識別
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FDA批3D圖像分割系統(tǒng)將推進(jìn)醫(yī)療模擬技術(shù)
全球領(lǐng)先的醫(yī)療培訓(xùn)和模擬技術(shù)供應(yīng)商Simbionix USA Corporation 的旗下子公司Simbionix Ltd. 欣然宣布，該公司的 PROcedure Rehearsal Studio(TM) 軟件已獲得美國食品藥物管理局 (FDA) 的許可。PROcedure Rehearsal
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基于Nios II的MRI脊柱圖像分割系統(tǒng)
一. 設(shè)計概述1. 設(shè)計意圖迅速發(fā)展的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)不斷的推動現(xiàn)代醫(yī)學(xué)進(jìn)步，CT、MRI、PET廣泛地應(yīng)用與臨床診斷分析。其作用已經(jīng)從人體組織器官解剖結(jié)構(gòu)的非侵入檢查和可視化，發(fā)展成一種用于手術(shù)計劃和仿真、手術(shù)導(dǎo)航、
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基于Nios II的MRI脊柱圖像分割系統(tǒng)
一. 設(shè)計概述1. 設(shè)計意圖迅速發(fā)展的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)不斷的推動現(xiàn)代醫(yī)學(xué)進(jìn)步，CT、MRI、PET廣泛地應(yīng)用與臨床診斷分析。其作用已經(jīng)從人體組織器官解剖結(jié)構(gòu)的非侵入檢查和可視化，發(fā)展成一種用于手術(shù)計劃和仿真、手術(shù)導(dǎo)航、
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基于Nios II的MRI脊柱圖像分割系統(tǒng)
基于Nios II的MRI脊柱圖像分割系統(tǒng)
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基于Nios II的MRI脊柱圖像分割系統(tǒng)
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閾值法在圖像分割技術(shù)中的應(yīng)用
閾值法在圖像分割技術(shù)中的應(yīng)用
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眼底造影圖像分割算法的研究與對比
眼底造影圖像分割算法的研究與對比
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圖像分割技術(shù)用于印刷電路板檢測的研究
摘要：圖像分割在圖像分析、圖像識別、圖像檢測等方面占有非常重要的地位，是從圖像處理到圖像分析的重要步驟，圖像分割的好壞直接影響到圖像分析的結(jié)果。針對此就印刷電路板檢測過程中的圖像分割進(jìn)行研究。閾值分割
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基于DSP數(shù)字信號處理器的墻體裂縫測圖像的處理
摘要：為了對建筑物中的墻體裂縫進(jìn)行高精度和高清晰度地測量、計算和處理。文中給出了使用DSP數(shù)字信號處理器來對墻體裂縫圖像進(jìn)行預(yù)處理的具體方法及相關(guān)算法，同時給出了相應(yīng)的仿真結(jié)果。 關(guān)鍵字：墻體裂縫監(jiān)測；圖
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基于DSP數(shù)字信號處理器的墻體裂縫測圖像的處理
基于DSP數(shù)字信號處理器的墻體裂縫測圖像的處理
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基于閾值法在圖像分割技術(shù)中的應(yīng)用
基于閾值法在圖像分割技術(shù)中的應(yīng)用
