Unet图像分割，已标注

计算机专业图像分割开题报告，非常完整的资料

基于水平集的图像分割经典代码，可以在此基础上改进，是一个很好的做研究的平台

众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割，实现在图像像素级别上的分类任务。 图像分割可分为语义分割和实例分割两类，区别如下： 语义分割：将图像中每个像素赋予一个类别标签，用不同的颜色来表示； 实例分割：无需对每个像素进行标记，只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓。 图像分割通常应用如下所示： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等； 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。 本博客主要通过PixelLib模块帮助用户快速便捷实现图像分

基于边缘的图像分割程序，只有应用程序，直接使用

注意：该数据集是用于图像分割的，且是人物图像分割。 包含了训练集合和测试集合。 训练集：32张 测试集：8张 由于数据集小，所以此数据集只用于快速验证分割网络的搭建。

vs平台上的车辆识别系统工程，可完美运行，内有对不同场景的车牌号的识别，值得一看，学到的东西肯定很多

基于vc的图像处理的代码，可以进行图像的灰度化，二值化，边缘检测、提取等功能

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