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发表了文章 2023-07-12
使用分水岭算法分割图像中相互接触的对象
使用分水岭分割来分离图像中相互接触的对象。分水岭变换通过将图像视为一个曲面，其中亮像素表示较高处，暗像素表示较低处，从而找出图像中的“汇水盆地”和“分水岭脊线”。
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发表了文章 2023-07-12
使用边界跟踪方法标识图像中的圆形目标
使用边界跟踪方法，根据对象的圆度对其进行分类。
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发表了文章 2023-07-12
使用边缘检测和形态学检测细胞
使用边缘检测和基本形态学检测细胞。如果某对象与背景有足够的对比度，则可以在图像中轻松检测到该对象。
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发表了文章 2023-07-12
使用Gabor滤镜对图像进行纹理分割
演示如何使用纹理分割根据纹理识别区域。目标是将狗从浴室地板上分开。由于浴室地板的规则、周期性图案与狗皮毛规则、光滑的纹理之间的质地差异，这种分割在视觉上很明显。
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发表了文章 2023-07-12
使用纹理滤波器对图像进行纹理分割
说明如何根据纹理识别和分割区域。
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发表了文章 2023-07-12
在多光谱影像中查找植被
影像数据差异可用于区分影像的不同表面特征，这些表面特征在不同的光谱通道中具有不同的反射率。通过查找可见红色通道和近红外通道之间的差异，该示例标识了包含重要植被的区域。
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发表了文章 2023-07-12
自动检测图像中的圆形目标并可视化检测到的圆
说明如何自动检测图像中的圆或圆形目标并可视化检测到的圆。
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发表了文章 2023-07-12
使用训练分类网络预处理多分辨率图像
说明如何准备用于读取和预处理可能不适合内存的多分辨率全玻片图像 （WSI） 的数据存储。肿瘤分类的深度学习方法依赖于数字病理学，其中整个组织切片被成像和数字化。生成的 WSI 具有高分辨率，大约为 200，000 x 100，000 像素。WSI 通常以多分辨率格式存储，以促进图像的高效显示、导航和处理。 读取和处理WSI数据。这些对象有助于使用多个分辨率级别，并且不需要将图像加载到核心内存中。此示例演示如何使用较低分辨率的图像数据从较精细的级别有效地准备数据。可以使用处理后的数据来训练分类深度学习网络。
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发表了文章 2023-07-12
使用K均值聚类自动分割颜色
说明如何使用 K 均值聚类自动分割颜色。聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类将每个对象视为在空间中有一个位置。它将对象划分为若干分区，使每个簇中的对象尽可能彼此靠近，并尽可能远离其他簇中的对象。您可以使用 函数将图像像素按值分成一个颜色空间内的若干个簇。此示例在 RGB 和 L*a*b* 颜色空间中执行图像的 k 均值聚类，以显示使用不同颜色空间如何改进分割结果。
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2023-07-12
使用 YOLO V2深度学习进行多类对象检测
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2023-07-12
根据特征进行全景图像拼接
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2023-07-12
使用校准相机测量平面物体
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2023-07-12
使用迭代最近点算法组合多个点云以重建三维场景
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2023-07-12
基于颜色特征的图像检索系统
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2023-07-12
使用 HOG 功能和多类 SVM 分类器对数字进行分类
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2023-07-12
使用点要素匹配在杂乱场景中检测对象
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2023-07-12
使用多类掩码区域的卷积神经网络对人和汽车的各个实例进行分段
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2023-07-12
基于深度学习的多光谱图像语义分割
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2023-07-12
使用扩张卷积的语义分割
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2023-07-12
使用形态操作对视频流中的对象进行计数
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2023-07-12
使用点特征匹配稳定从抖动平台捕获的视频
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2023-07-12
定位和读取图像中的多个条形码
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2023-07-12
使用深度学习从分割图生成图像
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2023-07-12
使用高斯混合模型检测和计数视频序列中的汽车
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发表了文章
2023-07-12
使用迭代方法为语义分割网络生成对抗性
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2023-07-12
使用Grad-CAM探索语义分割网络
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2023-07-12
使用深度学习进行图像类别分类
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发表了文章
2023-07-12
使用特征包方法进行图像类别分类
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发表了文章
2023-07-12
使用单类全卷积数据描述异常检测网络检测药丸图像上的缺陷
