提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法.通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用 Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域.实验结果证明了该算法的可行性和有效性.

该程序从图像中分割和提取对象。

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.

【图像分割】 GUI迭代阙值选择+最大类间差+区域生长图像分割【含Matlab源码 816期】.zip

【细胞分割】基于阙值+边缘+形态学+种子点图像分割matlab源码含 GUI.zip

简介：自行搭建的分割模型（2D-二分类任务），包括数据加载、预处理、训练、验证、测试和模型保存等功能。 数据集：数据集下载地址为官网，下载后按照数据加载方式自行放置在相应目录下即可。并且数据集也是公开的。如果找不到，可私信我。 包含：U-Net、AttenU-Net、R2AttU-Net三种常见网络模型，用户可自行下载其他网络放置在项目内进行对比实验。 环境：环境配置比较简单，python37环境下直接pip库就可。本项目使用了torch框架，比较简单易懂，没有很难理解的地方，比github上公开的论文代码要简单很多。 特色：可以根据预测和标签的边缘在原始图像中绘制出边界；可以对比多种不同类型的分割模型，可扩展性强；适合入手深度学习分割方向的新手；代码简单易懂，都是常用的方法，封装不严重，逻辑性强。下载的用户若有不懂的地方，可评论或者私信我，我会一一解答，咱们共同进步。 备注：自行搭建的代码，思路逻辑若与大佬的代码雷同，纯属巧合。本代码是我发论文用的代码的简化版本，论文还未正式发表，因此后续会尽快公开更全的代码。

tensorflowlite 实例分割 安卓app 可直接安装

把一条bezier曲线按一定比例分割为两条。

matlab图像分割肿瘤代码用于从CT图像进行肝分割的深度学习模型的基本合奏 此存储库包含用于合奏方法的样本脚本，该文章在“用于从CT图像进行肝脏分割的深度学习模型的基本合奏”中进行了解释。 有关详细说明，请参阅该文章（当前正在审核中）。 该代码是用MATLAB编写的。 ensemleDeepModels_MAIN.m是用户需要执行的主要脚本。 在脚本中有四种单独的分割方法的评估和五种不同的集成方法的实现以及它们的评估。 数据来自CT Set 2。 除了此存储库中的所有文件之外，还必须从提供的链接中下载（143 MB）。 该文件存储来自CHAOS CT Set 2的四个独立深度模型的概率图。 这些模型是： DeepMedic ：K. Kamnitsas，E。Ferrante，S。Parisot，C。Ledig，AV Nori，A。Criminisi等人，“ DeepMedic用于脑肿瘤分割”，在“计算机科学讲座”中，第1卷。 10154 LNCS。 查尔斯·施普林格，湛，2016年10月，第138–149页。 密集的V型网络：E。Gibson，F。Giganti，Y。Hu，E。Bonm

资源包含235张训练用数据，已标注眼球虹膜瞳仁位置，及u2net和u2netp预训练模型。安装依赖后，可直接运行脚本，获取生成的结果。如有不明白的地方，可查看个人博客，里面包含如何使用。如若获取资源后无法执行，请私信。