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通过以下方式自动分割 2D 视网膜血管： - 使用相应的手动分割对视网膜图像窗口进行采样- 使用卷积神经网络 (CNN) 将图像窗口训练为手动分割的 PCA 减少向量- 通过使用 (CNN) 将一组新的采样窗口转换为 PCA 减少的向量并将它们与相应的手动分割联系起来来构建字典-通过以下方式逐像素分割新的视网膜图像窗口： 将包含该像素的所有窗口传递到经过训练的网络中在字典中搜索结果向量的最近邻获取相应的手动分割在手动分割中取与目标像素位置相对应的像素平均获取的像素值- 使用概率跟踪方法逐个窗口分割整个视网膜图像，该方法搜索已经分割的区域以选择下一个分割窗口改进了以前的血管分割方法： - 与其他方法相比，使用 N4 场提高了血管分割的准确性- 与使用 N4 场的完整分割相比，使用血管跟踪提高了血管分割的速度。 这是因为并非每个像素都被分割，单个像素需要相当长的时间来分割。 如果您需要结果示例

中世纪RPG 一个2D像素艺术RPG游戏，具有任务系统，战斗系统，对话系统，boss战斗等功能... 有关项目的摘要 该项目将是2D RPG。 主要灵感来自全能的Undertale，但由于我从玩过其他RPGM游戏中获得的经验，因此我将添加更多功能，例如战斗系统和任务系统。 项目正在开发中，因此当然会有一些错误或其他问题。 请指出，我将很高兴感谢您的关注。 项目要求 我希望您对C＃有一个基本的了解。 我不会讲解代码的每一个细节，而只会解释代码在游戏中的功能方式。 如果您也了解C＃中的中间概念，但不一定一定会有所帮助。 我也希望您对Unity有基本的了解。 您需要知道界面中的prefab，ca

基于 Sebastian Endrikat https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/52343-find-vortices-in-velocity-fields并受其启发 L Graftieaux 提出的基础数学“结合 PIV、POD 和涡流识别算法用于研究不稳定的湍流涡流” https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0957-0233/12/9/307/pdf 非常感谢！ 但是，Sebastian的代码相当慢，因为它使用了4个嵌套的for循环。 通过实现 Graftieaux 论文中描述的操作可以重新排列为两个卷积，可以在 Matlab 中更有效地生成 gamma1 映射。 这段代码基本上可以做到这一点。 它还通过拟合样条曲线找到最大伽马 1，因此不受矢量场网格分辨率的限制。

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