视网膜算法matlab代码糖尿病视网膜病变检测与图像处理 去噪、过滤、形态学操作和BLOB分析都完成了。 该项目是在视网膜（眼底）图像上完成的。 该算法基于发现血管并提取它们。 通过这种方式，我们可以清楚地看到出血等问题区域。 如果他们的数字很大（例如大于5），那么眼睛有相当多的出血，考虑到眼底出血主要是由于葡萄糖水平引起的，那么我们可以说眼睛患有糖尿病视网膜病变。 STARE 数据库用于数据集： 代码是用MATLAB编写的。

bmp格式的retinal datasets，bmp格式的视网膜数据集！

这个文件用于黑苹果，一般情况下，黑苹果中“系统偏好设置”的“显示器”中的图标是与白果不同的。有强迫症的朋友想让显示器的图标显示与白果一样，可以把这个文件放到System/Library/Displays/Contents/Resources/Overrides/DisplayVendorID-xxx（xxx对应你显示器的ID，不同显示器具有不同的ID。）然后重启，打开偏好设置中的“显示器”，里面的图标就变成MacBook啦！

Retina-Unet 来源： 此代码已经针对Python3进行了优化，数据集下载： 百度网盘数据集下载： 密码：4l7v 有关代码内容讲解，请参见CSDN博客： 基于UNet的眼底图像血管分割实例： 【注意】run_training.py与run_testing.py的实际作用为了让程序在后台运行，如果运行出现错误，可以运行src目录下的训练与预测文件。

这个工具是macOS系统下一键注入EDID，开启HiDPI的工具。macOS原生支持4K以上分辨率HiDPI，此文件用于4K分辨率以下的屏幕开启HiDPI，实现Retina显示屏效果。一键注入，无需手动调整文件，方便快捷。

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DRIVE数据集，用于视网膜图像分割，里面一半是训练集，一半是测试集。