本代码是李纯明博士提出的有偏移场的水平集图像分割算法
2023/7/1 11:22:20 53KB Matlab代码
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当今世界科技日新月异,在神州探月,蛟龙探海妇孺皆知的今天,当一个个曾经遥不可及的梦想在我们身边悄悄演变成现实,人工智能亦早已应运而生,为人类创造了巨大的经济和社会效益。
其中,图像处理技术是该系统的一个重要组成部分,对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此,本文以数字图像为载体,研究基于形态学的图像分割技术,并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用,不仅需要对采集到的图像进行预处理,而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率,使检测结果更具实时性和鲁棒性,本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究,大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台,然后研究数字图像处理的核心方法,包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等,同时进行算法实验说明;
最后研究了基于形态学变换的分割技术,并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。
2023/6/7 8:32:21 9.2MB 数字图像 形态学 图像分割 matlab
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OpenCV基于分水岭图像分割算法,经过分水岭算法后,不同的标记肯定会在不同的区域中,例如头发部分,我画了一条线标记, 处理后就把头发部分分割了出来,还比如胳膊那一块,正好也分割出来了
2023/6/6 0:11:29 113KB OpenCV 基于分水岭 图像分割
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meanshift实现的标准代码,亲测可用,里面包含5个m文件分别是Main.m,meanShift.m,colorspace.m等等,和一些张测试图片。
加了中文注释了,易懂绝对好用,还有12张测试图片。
2023/6/2 21:25:36 1.45MB meanshift
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对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨9并且结合实际CT片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT图像分割上的实际应用提供了科学依据.
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基于SLIC方法的超像素分割算法代码,纯MATLAB编写。
2023/5/16 2:24:29 4KB 超像素 SLIC MATLAB
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:高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴味尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴味的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础
2023/3/19 12:13:18 300KB 多尺度,影像分割
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疾速K-均值(kmeans)聚类图像分割算法源代码
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利用gdal库实现的遥感影像显示模块,能显示绝大部分的遥感影像格式数据。
打开影像是可以同时打开多幅影像,程序默认对每幅影像建立各自的金字塔文件以便后面操作,同时程序默认将影像拉伸到0-255范围以防有的影像是11位的或更大的而显示不出来。
打开影像后可进行简单的拉框放缩、移动、复位、旋转、链接显示、直方图、缩略图等操作,还有基本的影像增强处理,如伪彩色变换、饱和度亮度调节、直方图匹配、各种滤波等。
影像处理实现了几何校正、投影变换、裁剪等操作。
界面开发时用的是mfc的ROBBON界面。
其中还含有不太够完善但可运行的种子点生长分割算法。
此外还有些个人结合产学研实现的算法,如地温反演的单窗算法。
程序当中借用了不少他人的开发成果,所以也把自己的贡献出来与大家分享啦,有什么问题尽可以邮件联系本人xiluoduyu@163.com,或访问我的csdn博客http://blog.csdn.net/xiluoduyu。
压缩包里面包含整个程序的详细的开发协助文档和可运行程序,但注意不要随便移动debug文件夹里面的dll文件以免主界面无法启动。
啰嗦一句,相当感谢提供免积分资料下载的各位大侠,向他们学习!
2023/3/14 16:30:33 12.09MB gdal
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在HSI空间下的使用OSTU算法做的图像分割,本人编写,很适合初学者,代码十分详细,在matlab下已运行成功。
2023/3/8 21:57:57 2KB HSI OSTU 图像分割
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡