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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_python__代码_相关文件_下载 这个 repo 是为评估二值图像分割结果而开发的。 已实施的措施 MAE 平均绝对误差 Precision, Recall, F-measure (这是sal_eval_toolbox中算法的python实现) 精确召回曲线 精确召回曲线 F-测量曲线 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

vbm8工具箱在spm8中运行。也就是说，需要将spm8安装到您的 安装vbm8工具箱之前的matlab搜索路径(参见http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/和http://en.wikibooks.org/wiki/SPM)。 预处理步骤： （1）T1图像归一化到模板空间，分割为灰质(GM)、白质(WM)和脑脊液(CSF)。预处理参数可以通过预估写入模块进行调整。 （2）在预处理完成后，强烈建议进行质量检查。这可以通过模块“显示所有图像的一片”和“使用协方差检查样本同质性”来实现。两个选项都位于“vbm8检查数据质量”下。 （3）在将gm图像输入统计模型之前，需要对图像数据进行平滑处理。值得注意的是，这个步骤并没有在vbm8工具箱中实现，而是通过标准spm模块“Smooth”实现的。

用卷积滤波器matlab代码KiU-Net-Pytorch | | | 在MICCAI 2020及其上发表的论文的官方Pytorch编码 期刊扩展： 关于此仓库： 此存储库托管以下网络的代码： KiU-Net 2D KiU-Net 3D Res-KiU网 致密网 它还具有组织用于通用2D图像分割和BraTS，LiTS数据集的3D体积分割的数据加载器； 便于对医学图像和体积分割算法进行基准测试。 介绍 在通用的“编码器-解码器”体系结构中，编码器的最初几个块学习数据的低级特征，而后面的块学习高级数据。 最终，编码器学会了将数据映射到较低维度（在空间意义上）。 随着网络深度的增加，接收场的大小也限制了网络将更多的精力放在更高层次的功能上。 在我们提出的体系结构中，我们引入了Ki-Net，其中我们使用了过完整的表示形式，这限制了接收域的增加。 这是通过对编码器的体系结构进行简单的更改来完成的，其中最大池化被上采样替代。 这有助于深层过滤器将更多的注意力集中在低级细节上，从而有助于细分。 当使用U-Net增强时，该网络称为KiU-Net，在分割较小的解剖标志和模糊的噪声边界的情况下，可以带来显