matlab线条标记的代码此代码与 系统水平的研究揭示了人类细胞中无膜细胞器的调节剂 由Doris Berchtold，Nico Battich和Lucas Pelkmans撰写。 发表于Molecular Cell：2018年11月29日。DOI： 依存关系 ClassifyPixels.m及其支持功能已在Windows和MATLAB 2014a上进行了测试。 数据集示例 该示例数据集包括10个拼接斑点图像的未干扰细胞图像，这些图像已被针对SRRM2的抗体染色（在TIFF中），一个测量文件，用于校正这些图像的照明不均，以及细胞和细胞核的分割（在SEGMENTATION中）。 为了进行比较，文件夹segmented_splicing_speckles包含通过屏幕上训练的模型获得的拼接斑点的分段。 如何使用ClassifyPixels GUI训练细分模型并将其应用于示例数据集 在Windows计算机上启动MATLAB 2014a 将文件夹PixelClassification添加到您的MATLAB路径 打开CreateSettingsFile.m并运行 通过在MATLAB命令行中键入Cl

matlab 阈值分割代码角毛藻 Chaetoceros 图像分割的无监督像素分类。 笔记 一个新的 Chaetoceros 图像数据集和我们工作的所有分割结果可以从以下位置下载： 参考 [1] L.-C. Chen、G. Papandreou、I. Kokkinos、K. Murphy 和 AL Yuille，“Deeplab：具有深度卷积网络、多Kong卷积和全连接 crfs 的语义图像分割”，arXiv：1606.00915，2016 年。 [2] H. Zheng、H. Zhao、X. Sun、H. Gao 和 G. Ji，“毛角藻显微图像的自动刚毛分割”，显微镜研究与技术，卷。 77，没有。 9，第 684-690 页，2014 年。 [3] J. Canny，“边缘检测的变分方法”，AAAI 人工智能会议论文集，1983 年，第 54-58 页。 [4] N. Otsu，“灰度直方图的阈值选择方法”，IEEE Transactions on Systems, Man, and Cyber​​netics, vol. 9，没有。 1，第 62-66 页，2007 年。 [5]

面向结构光三维建模的鲁棒像素分类

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