1.分水岭 2.kemeans 3.gmm 4.grabcut

本文以柑橘的虫伤、腐烂、炭浀，药伤，溃疡，灼伤，裂口等常见缺陷作为研究对象，采用经典算法，GAC模型算法，LBF模型算法对实验对象进行分割。经过实验，识别率能达到95%以上

CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。

利用WPF技术实现的选择一张大图片后自动将其分解成您指定的块数，并可以显示在您指定的Element中，小图片间距可以自定义，该技术在代码中提供了动态库！ 同时提供了图片的扩大、缩小、翻转实例代码，您可以在此基础上进行扩展，以满足自己的需求！

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现图像分割otsuf 源程序代码_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

通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类

OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv)

方差分割法 指纹图像的前景区域是由脊线和谷线组成，一般情况下，前景中的脊线和骨线的灰度差是较大的，因此灰度统计特性中的局部灰度方差是很大的。而指纹图像背景区域一般比较单一，它的方差通常是比较小的。基于这一特性，可以利用图像的局部方差对指纹图像进行分割 。 将指纹图像无重叠地划分为W X W的小块，这里W取16。计算出每一块的均值和方差，若块方差小于预设的方差 ，则该块为背景块。实验表明，方差分割法对于质量较好的高对比度图像的分割效果较好，但它不适合低对比对或噪声较大的图像。

matlab求p值代码p OSAL：用于联合光盘和杯分割的基于补丁的输出空间对抗性学习。 我们提供基于Tensorflow Backend的Keras工具来实现REFUGE挑战分割任务。 入门 安装要求 conda create -n posal python=3.5 conda activate posal pip install keras==2.2.0 pip insatll tensorflow-gpu==1.4.0 conda install tqdm conda install -c anaconda scikit-image conda install opencv 先决条件 GPU，CUDA = 9.0 运行评估 克隆此仓库： git clone https://github.com/EmmaW8/pOSAL.git cd pOSAL 要重现MICCAI 2018中REFUGE挑战赛排名的结果，请执行 python predict.py 0 # 0 is the avaliable GPU id, change is neccesary 对Dri-GS数据集进行培训 切

基于阴影分割的车辆检测识别 基于阴影分割的车辆检测识别 基于阴影分割的车辆检测识别