CVPR2021纸的代码 零镜头实例分割 规范要求 的Python：python3.7 英伟达GPU pytorch1.1.0 GCC> = 5.4 NCCL 2 require.txt中的其他python库 安装 conda create -n zsi python=3.7 -y conda activate zsi conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch pip install cython && pip --no-cache-dir install -r requirements.txt python setup.py develop 数据准备 从下载zsi的训练和测试注解文件，将所有json标签文件放入 data/coco/annotations/ 下载MS

改进贝叶斯优化算法在图像分割中应用，毕晓君，彭伟，图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域。本文将基于免疫机理的改进贝叶斯优化算法应用于图像分割，利用其较好的寻优能力

1.基于labelme标注的纸箱数据集 2.数据集总量包含7000余张包含纸箱图像及对应json的标注文件 3.可用于图像分割 4.主要用于快递物流行业

基于SLIC图像分割算法实现一个比PS魔棒工具还方便的抠图工具 参考项目:

煤岩显微图像预处理主要包括煤岩划痕检测与去除。针对基于霍夫变换算法的煤岩划痕检测难以准确提取空间形状特征和有效细化边缘信息，容易出现漏检和误检的问题，提出了基于语义分割的煤岩划痕检测方法。该方法引入残差结构改进空间注意力模型，将该模型嵌入以VGG卷积层作为图像特征编码器的U-Net中，实现对煤岩划痕的语义分割。针对基于快速行进的图像修复算法使得煤岩划痕去除区域和周围区域存在纹理差异和视觉伪影的问题，提出了采用基于改进区域匹配的图像修复算法去除煤岩划痕。通过采用k个最近邻图像块查找、跨尺度及旋转角度搜索策略和基于欧氏距离的图像块偏移距离度量，实现煤岩划痕的有效去除。实验结果表明，基于语义分割的煤岩划痕检测方法能准确反映煤岩划痕的边缘细节，具有较好的空间特征解析性能，提高了煤岩划痕检测准确性；采用基于改进区域匹配的图像修复算法去除煤岩划痕能使煤岩划痕去除区域与周围区域的纹理特征更具有一致性，提升图像整体视觉效果。

1、实现效果：《【Matlab/CV系列】基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现》见博客链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124261027 2、内容介绍：基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现，并采用matlab GUI界面实现，效果不错。 3、适用于计算机，电子信息工程，电子信息科学与技术等专业的大学生毕业设计。

基于距离变换+分水岭传统图像处理算法实现了金属纳米颗粒图像的自动分割与计数，可以供研究人员参考，简单修改代码即可直接插入到自己的项目中，程序里面有比较详细的注释，直接就能看懂，如果有问题可以私信，作者会耐心解答。

图像分割可以通过不同的方式实现阈值、区域生长、流域和等高线。 以前的缺点方法可以通过提出的方法来克服。 提取有关信息肿瘤，首先在预处理级别，头骨外的额外部分并且没有任何有用的信息被删除然后各向异性扩散过滤器应用于 MRI 图像以去除噪声。 通过应用快速边界box (FBB) 算法，肿瘤区域以边界显示在 MRI 图像上框，中心部分被选为训练一类 SVM 的样本点分类器。 然后支持向量机对边界进行分类并提取瘤。

基于K-means(K均值)聚类算法的图像特征分割研究.m

包含了对数据的处理