本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。代码比较容易理解，希望大家能够enjoy it。

PointNet2用于3D点云的语义分割 马蒂厄·奥罕（Mathieu Orhan）和纪尧姆·迪基瑟（Guillaume Dekeyser）着（巴黎桥和歌剧院，2018年，巴黎）。 介绍 这个项目是PointNet2的学生分支，由斯坦福大学的Charles R. Qi，Li（Eric）Yi，Hao Su，Leonidas J. Guibas提供。 有关详细信息，您可以参考原始的PointNet2论文和代码（ ）。 该分支专注于语义分割，目的是比较三个数据集：Scannet，Semantic-8和Bertrand Le Sa​​ux空中LIDAR数据集。 为此，我们清理，记录，重构和改进原始项目。 稍后，我们将把相同的数据集与另一个最新的语义分割项目SnapNet进行比较。 相关性和数据 我们使用3 GTX Titan Black和GTX Titan X在Ubuntu 16.04上工作。

图像分割

isodata的matlab代码博客FishCuT1.2 分割斑马鱼 3D 图像的半自动 MATLAB 程序 获取斑马鱼的显微 CT 图像：1.1。 MicroCT 扫描使用 vivaCT40（Scanco Medical，瑞士）进行。 使用以下设置获取中等分辨率扫描（21 µm 体素分辨率）：55kVp、145μA、1024 个样本、500proj/180°、200 ms 积分时间。 1.2. 使用以下设置获取高分辨率扫描（10.5 µm 体素分辨率）：55kVp、145μA、2048 个样本、1000proj/180°、200 ms 积分时间。 使用 Scanco 软件生成单个鱼的 DICOM 文件。 1.3. 一般来说，每次采集中至少同时扫描两条鱼。 从 GitHub 链接下载最新版本的 FishCuT：。 2.1. 从程序的主页下载 FIJI。 2.2. 将包含 FishCuT 的文件夹的路径添加到环境路径中。 2.3. 将 Matlab 与 MIJI 链接。 2.3.1. 安装最新的 Java SE Development Kit，它应该通过系统的 Matlab Java 路

用于疲劳检测的数据集，数据集分为两类：疲劳状态和非疲劳状态，每个状态下都是人脸部图像的分割图像。  在该模型架构下：将人脸图像作为输入，从中检测并裁剪出面部特征点，这些裁剪出的面部特征，如眼睛、眼圈（眼睑）、鼻子、嘴巴以及整个面部皮肤图像等五个部分分别作为输入有针对性的训练各个模型，然后各个模型将预测返回输入图像所对应的疲劳值，最终将这些值加权求和，（眼睛和黑眼圈的权重更高）最终值来确定一个人的疲劳程度。

乳腺癌X光分割图像数据集，该文件包含训练模型的模态权重。模型可以在与此数据集相关的笔记本中建立。 乳腺癌X光分割图像数据集，该文件包含训练模型的模态权重。模型可以在与此数据集相关的笔记本中建立。 乳腺癌X光分割图像数据集，该文件包含训练模型的模态权重。模型可以在与此数据集相关的笔记本中建立。

基流是山区丘陵区枯水季节河川径流的主要补给来源,对流域水资源规划和生态环境保护具有重要作用,稳定、可靠的基流分割方法对于基流研究尤为关键。以南盘江干流上游西桥水文站1965―2009年的实测日径流资料为基础,采用滤波法、BFI法和HYSEP法等3类9种方法进行基流分割,结果表明:9种方法结果相差较大,基流指数最大为0.6167 ,最小为0.3361 ,滤波法尤其是滤波法2(F2)方差较孝年际和年内变化较小,分割结果较稳定,是9种方法中较为可靠的基流分割方法,适合于南盘江上游的基流分割。

计算机视觉入门项目之图像分割、图像增强等多个图像处理算法的复现python源码+代码详细注释+项目说明.zip 【图像分割程序】 图像分割的各种经典算法的复现，包括： 阈值分割类：最大类间方差法(大津法OTSU)、最大熵分割法、迭代阈值分割法 边缘检测类：Canny算子边缘检测 马尔可夫随机场 其中，文件名后带zixie的程序文件都是根据论文的算法复现结果 不带后缀的是从github上fork来的参考代码，多为直接调用OpenCV库函数，效率很高，用来与复现代码在实现效果与耗时上进行对比 lena.png是程序测试用例 使用时注意更改读取图片的路径 详情请见图像分割图像增强文件夹内详细介绍！！ (包括算法原理及实现效果) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于Python+Opencv的车道线检测源码+详细代码注释+项目使用说明(GUI界面可选、带演示视频).zip 【实现方法及功能】 1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 【环境配置】 python 3.x numpy matplotlib opencv-python pyqt5 (option) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、opencv、python学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

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