菲杜奇-数学病 超图分割的Fiducci-Mathiasis算法的实现。 标志 -i input_file_name设置输入文件的名称。 您可以检查输入文件的格式。 -o output_file_name设置输出文件的名称。 您可以检查输出文件的格式。 -atb带有此标志的节点将添加到容器中列表的开头。 默认情况下，它们被添加到列表的末尾。 -tfe带有此标志的最佳移动节点将来自列表的末尾。 -egcm如果在左侧和右侧增益容器中的最佳增益相等，则此标志将控制最佳移动的选择。 默认情况下，将采用更多节点上的节点。 使用此标志，仅计算具有最佳增益的容器的元素数： if (equal_gain_choose_mode) { int left_k_g_size = this . left_gain_container . get(best_gain) .

【图像分割】基于哈里斯鹰优化多阈值实现图像分割附matlab代码

适用于文件行数太多无法完全读取时，可以将csv文件按照一定行数进行分割，得到若干小csv文件，从而进行读取。

课程作业scut

BSDS 500 是用于轮廓检测和语义分割研究的数据集，包含从 30 个人类受试者中收集的 12000 个由手工标记的 1000 个 Corel 数据集图像。 其中一半的分割是通过向主体呈现彩色图像而获得的; 另一半来自呈现灰度图像，基于该数据的公共基准包括 300 个图像的所有灰度和颜色分割，其中分为 200 个训练图像和 100 个测试图像。 该数据集于 2001 年由加州大学伯克利分校发布。 相关论文：《A Database of Human Segmented Natural Images and its Application to Evaluating Segmentation Algorithms and Measuring Ecological Statistics》

Qt编写的文本分割器，可以实现对文件的按大小和按切割份数进行分割，只包含代码

视网膜血管的自动分割在糖尿病和高血压等疾病的诊断中起着重要作用。针对现有算法在细小血管和病变区域血管分割能力不足的问题,提出了一种基于改进整体嵌套边缘检测(HED)网络的视网膜血管分割算法。首先,采用了一种残差可变形卷积块代替普通卷积块,增强模型捕获血管形状和尺寸的能力;其次,采用扩张卷积层取代原有的池化层,用以保留血管特征的空间位置信息;最后,使用具有底部短连接结构的HED网络框架对预训练的网络进行特征提取和融合,使得模型可以更好地将骨干网络所提取的视网膜图像中血管的高级结构信息与低级细节信息相融合。通过在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE(Structured Analysis of the Retina)数据集上进行验证,所提网络的灵敏度分别达到了81.75%和80.68%,特异性分别达到了97.67%和98.38%,准确性分别达到了95.44%和96.56%,受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)分别达到了98.33%和98.12%,实现了优于其他先进方法的综合分割性能。

文字识别：包括图像分割,粘连字符切分,文字识别.7z

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