keras_unet_plus_plus unet plus plus的keras实现（UNet ）

在 Keras 中使用Baseline U-Net 模型和图像增强通过语义分割进行烟雾检测 这个 repo 是的部分实现 此用例的主要目的是检测任何背景中的烟雾。 烟雾的来源、颜色、环境等也可能有变化。我们应该能够从语义上分割烟雾以分析它的各种特征，如颜色、强度、烟雾喷射持续时间（来自视频源）等。 master分支具有U-Net的实现，但是在不同分支中提供了使用另一种实现。 优网 U-Net 是一种卷积神经网络，是德国弗莱堡大学计算机科学系为生物医学图像分割而开发的。 该网络基于全卷积网络，其架构经过修改和扩展，可以使用更少的训练图像并产生更精确的分割。 建筑学 图片来源：德国弗赖堡大学计算机科学系 在 Kaggle Airbus 船舶检测挑战中， 使用这个模型从过滤器尺寸 8 开始，从 768x768 图像检测船舶。 但是，我已将它用于从 Google 搜索获得的“烟雾图像”并将其调

自动Trimap生成器 关键字：Alpha合成Trimap 关键：Alpha合成，三分图 ーワード：アルファチャンネル，マスク画像 介绍 在图像遮罩中，trimap通过标记未知区域来估计背景的前景 从数学上讲，图像可以用以下等式表示： 在该等式中， I p表示整个图像， F p表示确定的前景，而B p表示确定的背景。 另一方面， 是一个alpha遮罩常数，其值在0到1之间。 值为0表示像素属于背景； 而一个 值1表示相反。 任何 中间的值表示必须确定的混合像素。 说明 从二进制（蒙版）图像输入生成三图（前景，背景和未知区域） 前景的像素值为255； 背景的像素值为0； 未知像素的像素值

基于区域生长法的图像分割matlab代码明显的结果 该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。 该方法包括4个主要部分： 将RGB图像转换为YCbCr颜色空间 自动选种 基于初始种子的区域生长 合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域） 我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。 一些结果包括在下面。 在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。 最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并 相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。 如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。 相似度：0.2，尺寸：1/80 相似度：0.15，大小：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.14，尺寸：1/60 相似度：0.17，尺寸：150 相似度：0.1，尺寸：1/15 以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并

标准化切割和图像分割 Jitendra Malik，Jiant Shi Shi加州大学伯克利分校 归一化分割是一种使用图论框架解决感知分组问题的图像分割算法。 该算法由Shijianbo Shi和Jitendra Malik于1997年开发，是反复经受时间考验的稀有算法之一。 此处编写的代码是该算法的Matlab实现，是班加罗尔国际信息技术研究所的“数字图像处理”课程的部分完成内容。

U-Net-PyTorch实施 模型（一种流行的图像分割网络）的实现。 这是非常稳定和可配置的，我已经在多个数据集中使用了它，并将其作为几个项目的组成部分。 更新：还支持基于的3-D卷的分段 更新：所有批次归一化操作已被实例归一化所取代（以解决医学图像中的小批量），并且ReLU激活已被LeakyReLU取代，因为它在最近的工作中得到了更大的采用。 安装 您可以将此软件包安装在本地python环境中，并将其作为模块导入项目中。 将此存储库克隆到您选择的文件夹中。 cd git clone https://github.com/kilgore92/PyTorch-UNet.git 安装软件包依赖项，如下所示： cd /bin/pip install -r requirements.txt

em算法 matlab 代码 EM-algorithm-in-Image-Segmentation 用EM算法实现图像分割 这是学习统计信号处理时做的一个course project 理论基础参考 统计学习方法EM算法，以及高斯混合模型（GMM） MATLAB代码实现 上传了样图，把红血丝和背景进行了分割，但是右下角的处理还不够好，可以结合其他的图像处理的算法或者神经网络进行优化。

matlab图片叠加的代码乳腺癌图像分割 使用U-Net CNN架构的三阴性乳腺癌（TNBC）数据集的语义分割 有关主要实现，请参见Main.ipynb 大纲 介绍 三阴性乳腺癌 “三阴性乳腺癌（TNBC）约占所有乳腺癌的10％至15％。这些癌症在非裔美国40岁以下的女性中更常见。 三阴性乳腺癌与其他类型的浸润性乳腺癌的不同之处在于，它们的生长和扩散速度更快，治疗选择有限且预后较差（结果） 。”-美国癌症协会 因此，需要早期癌症检测以向患者提供适当的治疗并降低由于癌症而导致的死亡风险，因为在后期检测这些癌细胞会导致更多的痛苦并增加死亡机会。 癌细胞图像的语义分割可用于简化对乳腺癌的分析和对角化！ 就是这样的尝试。 网络 U-Net是用于生物医学图像分割的最新CNN架构。 该体系结构包括捕获上下文的收缩路径和实现精确定位的对称扩展路径。 这是一个完全卷积网络（FCN），因此可以处理任意大小的图像！ 除了已经使用了作者使用的“相同”填充而不是“有效”之外，我已经实现了与原始U-Net架构相似的架构。 始终使用“相同”填充使输出分割蒙版与输入的分割蒙版（高度，宽度）相同。 数据集 来自数据集

gmm的matlab代码高斯混合模型的图像分割 此仓库使用GMM进行基本的图像分割。 经过培训可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。 该代码使用MATLAB编写，从头开始实现期望最大化算法。 档案结构 main.m-训练GMM并在图像上进行测试 load_data.m-训练和测试图像以及真实蒙版中的脚本加载 images-训练和测试图像的文件夹 口罩-用于测试和训练图像的地面真相口罩 结果 包含苹果前后的图像 未来发展领域 加上这个

image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割