利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息, 在RGB 彩色空间中用Mahalanobis 距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点, 采用可以多值输出的CNN 来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis 距离对灰度CNN 度量象素差异的方式进行改进, 使其可以在RGB 彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log 和Canny 等几种边缘检测算子比较, 可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外, 在含有丰富细节和微小变化的区域, 新方法可以取得更好的结果。
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目录第一章流式细胞仪简介11.1流式细胞术发展史11.2流式细胞仪构造和工作原理21.2.1概述21.2.2流式细胞仪构造21.3流式细胞仪的主要技术指标10第二章FACSCalibur的日常操作12
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单细胞RNA-Seq分析 这个为期2天的课程将讨论从scRNA-seq实验获得的数据的计算分析。 贡献 我们欢迎您为改进本课程而做出的所有贡献! 如果您在此过程中有任何疑问,疑虑或遇到任何困难,维护人员将竭尽所能为您提供帮助。 我们想请您熟悉我们的《 ,并查看有关正确格式,在本地呈现课程的方式,甚至如何编写新剧集的。 请参阅当前列表,以获取有关对此存储库做出贡献的想法。 为了做出您的贡献,我们使用GitHub流,这在一章中有很好的解释。 维护者 本课程的当前维护者是 作者 可以在“找到该课程的参与者列表 引文 要引用本课程,请向咨询
2021-12-13 20:19:11 1.58MB Python
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