【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于SVM的图像分割_真彩色图像分割_SVM_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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GrabCutDemo Android 演示使用 Grab-Cut 算法分割图像。 笔记： 您应该下载并将其手动导入到项目中。 这是有关如何导入库的指南： 一个已知问题是此应用程序无法处理太大的图像，否则您将收到std::bad_alloc异常。 我建议使用不大于 700*500 的图像。

本文讨论了在指纹识别技术的各个阶段中的关键算法，并对这些算法进行了深入的分析，为指纹识别的进一步研究提供了理论依据。

MRI 的脑肿瘤检测和分割图片。 抽象的脑肿瘤是一种致命的疾病，没有 MRI 就无法自信地检测到。 在该项目中，试图通过MRI检测患者的大脑是否有肿瘤使用 MATLAB 仿真的图像。 为了为 MRI 图像的形态学操作铺平道路，首先将图像使用各向异性扩散过滤器过滤以减少连续像素。 之后调整图像大小并使用阈值图像手动转换为黑白图像。 这个初级过滤器似乎合理肿瘤存在的位置。 在这种半处理的图像上，已经进行了形态学运算，并且获得了关于可信位置的坚固性和面积的信息。 一种这两个字符的最小值已由统计确定包含肿瘤的不同 MRI 图像的平均值。 然后它被用来交付最终检测结果。 虽然这个模拟程序在大多数情况下可以给出正确的结果，但它不能当肿瘤过小或肿瘤中空时进行。 该项目的更大目标是建立一个肿瘤二维图像数据的数据库。 从特定人的不同角度拍摄的 MRI 图像并通过分析他们指出肿瘤的确切 3D 位置。 为了实现

能较好实现图形图像的语义分割，对进行图形图像处理的初学者有较好的帮助

精确度、特异性、灵敏度和准确度指标的快速实现

GUI界面实现打开图像，基于阈值分割，基于边缘分割，基于形态学分割，基于种子点分割和基于主动轮廓模型分割

眼底分类 使用视网膜血管分割图像集进行眼底图像分类

头发分割源码。:头发检测（CUDA版本）和头发修复-源码