基于yolov5+opencv实现细胞检测计数源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 细胞识别检测，识别检测目标类别：白细胞、红细胞、血小板 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

急性淋巴细胞白血病(ALL)图像集，该数据集由89名ALL疑似患者的3256张PBS图像组成，这些患者的血液样本由熟练的实验室工作人员制备和染色。这个数据集分为良性和恶性两类。前者包括血原细胞，后者是ALL组，恶性淋巴母细胞有三种亚型早期Pre-B、Pre-B和Pro-B ALL。所有照片都是用100倍倍率的蔡司相机在显微镜下拍摄的，并保存为JPG文件。一位专家使用流式细胞仪对这些细胞的类型和亚型进行了明确的测定。在HSV颜色空间进行基于颜色阈值

单细胞常规巴氏涂片图像数据集，数据库由4049个分离细胞图像组成，这些细胞图像是从巴氏涂片的966个群集细胞图像中手工提取的。（包含：im_Dyskeratotic im_Koilocytotic im_Metaplastic im_Parabasal im_Superficial-Intermed这个五类）

白细胞显微图像数据集，4427张图片，7种不同的白细胞类型 白细胞显微图像数据集，4427张图片，7种不同的白细胞类型 白细胞显微图像数据集，4427张图片，7种不同的白细胞类型

XFA6100A型血液细胞分析仪-普朗医疗 LIS通信数据2.zip XFA6100A型血液细胞分析仪，LIS接口，数据格式说明等

09_细胞检测与计数系统（openCV源码）

基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。 我们将整个程序分成7个python文件，其中三个文件是细胞分割的算法，一个结果评估的文件，一个细胞再筛选的文件，一个图像处理的文件和一个main文件 三个划分算法分别为：cell_segmentation_by_sub.py、cell_segmentation_by_shape.py、cell_segmentation_by_fit.py. 结果评估文件是：divide_assessment.py. 细胞再筛选文件是：results_filter.py. 图像处理文件是：image_processing.py. 主程序文件：main.py. 基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。

新型忆阻细胞神经网络的建模及电路仿真

血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集

流水 ggflow 是一个基于 ggplot2 和 flowCore 的流式细胞仪绘图包。 ggflow 允许轻松地将 FCS 文件中的 flowFrame 对象绘制成漂亮的 2D 散点图。 现在有 6 个预定义的颜色集！ 要安装，请安装 devtools 包并键入 library(devtools) install_github("nbafrank/ggflow") 这个包需要 ggplot2 和 flowCore 包。 library(ggplot2) library(flowCore) library(ggflow) 要测试它，您可以通过键入使用 flowCore 的示例数据 data(GvHD) 在此数据中，您可以使用 ggflow 以 log10 比例绘制 FL4-H 与 FL1-H 的关系，并通过简单地键入以下内容来绘制叠加密度等高线图： ggflow_plot(