在当今科技发展的浪潮中，深度学习技术已经成为机器视觉领域中的一个重要分支，尤其在图像分割方面展现出了巨大的应用价值。图像分割主要是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程，这一过程在生物医学图像分析、遥感图像解译等多个领域都至关重要。在众多深度学习模型中，U-Net模型因其特别的设计和出色的表现，尤其受到关注。 U-Net模型最初是为了解决医学图像分割中的细胞图像而设计的。该模型通过一个对称的卷积神经网络结构，可以有效地处理有限样本量情况下的图像分割问题。U-Net的核心优势在于它的上采样（up-sampling）和下采样（down-sampling）路径，能够产生高分辨率的输出。这在对细胞等微观结构进行精准定位和分割时尤为重要。此外，该模型利用了跳跃连接（skip connections），这种连接可以直接传递低层特征到网络深层，从而增加输出特征图的细节信息。 在实现U-Net细胞图像分割的过程中，涉及多个关键的文件和代码模块。例如，train.py文件负责模型的训练过程，它会加载数据、设置训练参数、执行训练循环，并保存训练好的模型。archs.py文件则通常包含了U-Net架构的定义，这个文件定义了模型的神经网络层以及它们之间的连接方式。val.py文件则负责模型验证，即在独立的验证集上评估模型性能，确保模型泛化能力强，不会过拟合。 preprocess_dsb2018.py文件包含了数据预处理的代码，通常涉及图像的归一化、增强等操作，以适应模型训练的需求。dataset.py文件则定义了数据集的加载方式，比如如何从磁盘读取图像及其标注，以及如何将这些数据以批量的形式提供给模型。losses.py文件则负责定义和计算损失函数，损失函数是衡量模型预测结果与真实标签之间差异的重要指标，在训练过程中不断优化损失函数是模型学习的关键。 metrics.py文件则定义了评估模型性能的各种指标，比如像素精度、交并比（Intersection over Union, IoU）等，这些指标可以帮助研究人员和工程师们更加准确地评估模型对图像分割任务的完成度。utils.py文件通常包含了工具函数，这些函数用于处理一些辅助任务，如文件路径操作、图像变换等，为其他模块提供支持。inputs目录则可能包含了用于模型输入的图像数据，这可以是用于训练和验证的细胞图像样本。 U-Net细胞图像分割代码包含了一系列精心设计的模块和文件，它们共同协作实现了对细胞图像的有效分割。通过这种方式，医学研究人员能够更准确地分析细胞结构，进而更好地理解细胞的功能和疾病机理，从而在医学诊断和治疗上取得重要进展。

本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。代码比较容易理解，希望大家能够enjoy it。

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针对图像的超像素图像分割，聚类，效果不错

matlab指纹图像分割代码很棒的深度学习 目录 免费在线书籍 通过Yoshua Bengio，Ian Goodfellow和Aaron Courville（05/07/2015） 由Michael Nielsen（2014年12月） 由Microsoft Research（2013） 蒙特利尔大学LISA实验室（2015年1月6日） 由Andrej Karpathy撰写：基于numpy的RNN / LSTM实现 课程 吴安德（Andrew Ng）在Coursera（2010-2014） 由Yaser Abu-Mostafa（2012-2014） 作者：汤姆·米切尔（Tom Mitchell）（2011年Spring） 由杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）在Coursera（2012）中 舍布鲁克大学（Universitéde Sherbrooke）的雨果·拉罗谢尔（Hugo Larochelle）（2013） 通过CILVR实验室@纽约大学（2014） 丹·克莱恩（Dan Klein）和彼得阿比尔（Pieter Abbeel）（2013） 帕特里克·亨利·温斯顿（Patr

matlab粘连图像分割代码模块化交互式核分割 (MINS) 该存储库包含软件MINS （模块化交互式核分割）的代码，由楼兴华开发，在 Sloan Kettering 研究所，并在 . 或者，也可以在 [katlab-tools.org] 中找到该软件，以及简要的用户指南。 从论文的方法部分： MINS 是使用 MATLAB 和 C++ 的组合实现的。 MATLAB 作为高级胶水语言，提供 GUI 并用于构建整个管道。 另一方面，C++ 用于实现底层算法以提高计算效率。 所有核心算法组件都用 C++ 实现，并在 MATLAB 中作为函数调用。 此外，一些算法是并行的，包括 PSGIS 算法。 该实现具有 GUI 支持，可供感兴趣的用户使用。 目前，MINS 在 64 位 Windows 操作系统的 PC 上运行。 必要的支持软件包括带有图像处理和统计工具箱的 MATLAB。 还需要 Java 运行时环境。 为了分割大型 3D 数据，我们使用了具有 24G 内存的英特尔至强处理器 E5530 四核 2.40 GHz。

使用sift特征提取目标物与目标图片的特征点，进行匹配，从而找出目标物在图片中的范围，将该范围作为矩形区域传入grabcut函数，同时将匹配特征点作为前景点传入grabcut函数，进行图像分割。实验结果显示出不错的图像分割结果。

该文件包括两部分，main_seg 和 7 个函数。 测试图像可能是任何 Matlab 图像。

mean shift 图像分割的一个简单matlab代码

matlab指纹图像分割代码指纹匹配 该项目包括用于使用图像分割，基准标识，不变关系和仿射变换将指纹与指纹数据库进行匹配的代码。 入门 要运行此软件的演示，请下载存储库并运行FingerprintMatchingCV_RunMe.m 先决条件 在运行FingerprintMatchingCV_RunMe.m文件之前，您必须： 安装MATLAB 2014b或更高版本 演示版 要运行演示， 1.运行FingerprintMatchingCV_RunMe.m 2.选择要包含在指纹参考数据库中的所有图像。 3.选择所有要比较的样本图像。 4.将显示带有基准点和隔离和错误率的图形配对。 项目详情 该项目已完成以下课程： ECES681：计算机视觉基础（研究生水平） 德雷克塞尔大学 宾夕法尼亚州费城 授课教师：Ferdinand Cohen博士 2016年冬季