主要为大家详细介绍了Opencv实现用于图像分割分水岭算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

章毓晋 《 图象分割》，介绍图像分割方法的一本比较权威的书籍，很好的介绍了许多传统的以及改进的图像分割的方法，对学习图像分割的人非常有帮助。

字符分割，由于车牌长宽比较固定，本文提出了一种基于车牌比例特征的 字符分割方法，结合二值图像垂直投影和车牌比例特征各自的优势进行字符分 割。利用车牌比例特征大致确定字符间的分割区域，再在这个分割区域中寻找垂直投影值最小的位置就是最佳的分割点。这种方法可以很好地解决字符粘连的情 况。

基于matlab的马尔科夫链图像显著性监测，亲测可以运行

包括LIP、CIHP与ATR三个数据集，其中ATR包括ICCV15_fashion_dataset(ATR)，有JPEGImages和SementationClassAug两个部分；LIP包括Testing_images.zip、Train_parsing_reversed_labels.zip、TrainVal_images.zip、TrainVal_parsing_annotations.zip和TrainVal_pose_annotations.zip五个数据包；CIHP包括instance-level_human_parsing，有testing、training和Validations三个部分的数据集和human_colormap.mat。

graphcut Matlab代码图像分割 Matlab图像分割脚本 所需的包 SPM12： MixEst： GCO（仅在TestGCO.m中使用）： 实验 功能磁共振成像 prepros_nyu_data.R-预处理NYU fmri数据（） fmriTestScript-在预处理的NYU fmri数据上运行HMRF-MCEM，HMRF-VEM，HMRF-EM，GrabCut 综合数据 MultipleIterationsOfTheExperiment-生成综合数据并对该数据运行HMRF-MCEM，HMRF-VEM，HMRF-EM，GrabCut CalculateMetricsForExperiments-计算综合数据实验的指标并将其保存到csv AnalyzeExperimentMetrics-读取计算的指标并显示框线图 其他 CompareMethodsBinarySegmentation-使用ICM，模拟退火和GraphCuts分割2D图像 CompareMethodsNonBinarySegmentation-使用ICM，模拟退火和GraphCuts将2D图像分为3类 Com

Unet图像分割实战代码-以植物病虫害分割为例训练测试【源码分享】。 见博客https://blog.csdn.net/qq_42279468/article/details/129093132

MATLAB图像分割系统设计（多方法，文章万字）（GUI构架）

每一个m文件都是一种方法，可以分别尝试。 如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。

这是fcm算法的可靠版本，可提高图像分割的质量，并且在处理有噪点的图像时效果很好。