肺部分割数据集

汽车结构语义分割数据集

ostu图像分割阈值算法 使用大律法来实现阈值分割，使用平台是MATLAB，完整代码，几乎可以直接移植为C语言，含有代码实例和注释，非常适合初学者使用和算法研究人员参考！

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab_图像处理应用案例合集_图像分割_运动目标检测_手写体数字识别_图像压缩与重建 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

许多研究表明，我们可以通过猪的日常行为来推断其健康状态，所以如何有效观察「猪」的行为显得极其重要，这可以保证我们在「必要时」采取迅速的干预行动，以保证猪的健康状态。 长时间观察动物的行为很难人工完成，因此通常情况下采取的方案是使用基于传感器的自动化系统。 自动识别系统的使用可以大大简化对猪的行为的研究，尤其是基于计算机视觉的系统。其优势在于，它们可以对目标进行有效的状态评估，同时也不会影响动物的正常行为。近年来，这一方向的研究已经引入了深度学习的方法，并表现出不错的效果。传统意义上的「目标」和「关键点」检测器已被用于检测单个动物。虽然效果良好，但是边界框以及稀疏关键点无法追踪动物的轮廓，从而会导致丢失许多有效信息。

基于python编程，通过高斯模糊、灰度化、二值化、闭操作、腐蚀膨胀、中值滤波、查找轮廓等过程，实现对车牌区域提取。

将原本的二分类改为多分类TransUnet，里面包含了训练说明，以及测试数据说明

matlab教室人数统计系统。输入图，人脸分割，计数，带界面。 我国人数基数大，各个公共场合的人数是一个十分重要的信息，也是人们一直关注的话题。教室作为其中一个十分特殊的公共场合，它的人数有着很重要的现实意义。比如在无人或者人数比较少的教室可以做到远程控制空调和风扇以及电灯数量，节约能源的目的；统计高校学生逃课比例，目前目前老师往往采取手工点名，效率低下，或者存在替代点名的情况，导致数据不可靠；高校或者社会中教室资源紧张，很多场所的教室面临一座难求，如果有一套行之有效的教室人数统计系统，可以合理地分配社会资源，让资源得到充分的利用；讲座时，参与人数可以充分反映讲座人的受欢迎程度，客观反映真实情况等等。 该课题为基于MATLAB的教室人数统计，带有丰富的人机交互GUI界面。实现教室人数的计数统计，进而统计出勤率，上课认真听讲的比例。原先预设总人数，未出勤或者书本遮住脸部、趴着玩手机等必然无法采集到人脸，从而对应数量缺失，得出出勤率或听讲率。该课题采用肤色原理进行人脸定位和人脸分割。本课题中，为了界面GUI的美观，刻意将分割出的人脸单独显示在GUI对应的axes里。是个不错的设计选题。

coco特定类别数据提取，coco json处理(拼接多个coco json文件，修改类别id，coco json划分训练集和测试集，json编码格式解码)，根据mask图像生成coco json文件，超大图像分patch的coco json处理，coco json数据查看(box，seg)，coco json数据统计，coco json与csv相互转化，labelme转coco，rle格式生成，via工具coco json显示等等，助力你快速开始模型训练。

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("macro-photography-of-strawberry-934066.jpg") gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # otsu阈值 (t,thresh) = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 三角法阈值：由直方图凹凸性确定的阈值 (t,thresh1) = cv2.threshold(gray_im