keras-UNet-demo 关于 U-Net是一个强大的卷积神经网络，专为生物医学图像分割而开发。 尽管我在测试图像蒙版上犯了一些错误，但预测对于分割非常有用。 Keras的U-Net演示实现，用于处理图像分割任务。 特征： 在Keras中实现的U-Net模型 蒙版和覆盖图绘制的图像 训练损失/时期 用于绘制蒙版的json文件 用于减少损失的数据扩充 获得帮助 labelme获取蒙版点： : 实用程序以查看模型功能： : 按数字顺序接收文件 def last_4chars ( x ): return ( x [ - 7 :]) file_list = os . listdir ( "test/jsons" ) #example for j , filename in enumerate ( sorted ( file_list , key = last_4chars

用于SAR图像的目标分割，程序可以用于学术研究，商业应用就得买。里面有BP-S，Graph cuts，trw-s等算法c程序。

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

FCM算法在图像分割中的完整代码实现!超易懂的超简洁的MATLAB代码实现，绝对好代码！

【图像分割】基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法.md

李老师的rsf模型的python代码Intensity inhomogeneities often occur in real-world images and may cause considerable difficulties in image segmenta- tion. In order to overcome the difficulties caused by intensity inho- mogeneities, we propose a region-based active contour model that draws upon intensity information in local regions at a controllable scale. A data fitting energy is defined in terms of a contour and two fitting functions that locally approximate the image intensities on the two sides of the contour. This energy is then incorporated into a variational level set formulation with a level set regularization term, from which a curve evolution equation is derived for energy minimization. Due to a kernel function in the data fitting term, in- tensityinformation inlocal regions isextracted toguidethemotion of the contour, which thereby enables our model to cope with in- tensity inhomogeneity. In addition, the regularity of the level set function is intrinsically preserved by the level set regularization term to ensure accurate computation and avoids expensive reini- tialization of the evolving level set function. Experimental results for synthetic and real images show desirable performances of our method.

针对筷子瑕疵人工检测存在效率低、成本高、工作环境恶劣等缺点,提出了一种基于图像分割的筷子瑕疵检测研究分析方法。该方法采用图像采集设备获取筷子图像，利用图像处理技术对筷子图像进行增强、边缘检测及图像分割,获取筷子图像的RGB数据;对RGB三通道所占百分比及百分比方差进行统计分析。实验结果表明，该方法能有效地将目标筷子的彩色图像与筷子的背景图像分离，得到准确的筷子RGB数据，数据分析结果对筷子瑕疵检测有很大的参考价值。

基于遗传算法的图像分割，可以运行，是基于VC6.0下MFC对话框的，包括打开图像，灰度化，直方图以及遗传算法的图像分割结果图。

MRF图像分割步骤与MATLAB程序 MRF图像分割步骤与MATLAB程序 MRF图像分割步骤与MATLAB程序 MRF图像分割步骤与MATLAB程序

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