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四 基于kmeans聚类分割+图像处理的结果

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该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码等等。

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对于医学序列切片,图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离,而在图像处理中,常常需要它们有一致的分辨率.对于已分割的切片图像,插入的切片图像也应是已分割的图像.本文提出了一种图像插值的局部算法,该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时,计算只与相邻切片图像的局部像素值有关.因此既保持了相邻切片的物体形状过渡自然,又具有良好的数值稳定性.应用该算法于医学序列切片进行插值时,可达到良好的视觉效果.算法已成功应用于医学数据的三维重建系统.

LiteSeg语义分割的模型和源码，使用OpenCV 的Dnn进行推理

CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。

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