1.FCN简介终于来到图像分割的开山之作FCN，在FCN之前进行的图像分割，大多是根据图像的一些低阶视觉信息来进行分割，经典的方法有N-cut，Grab cut等，这些算法的优点是不需要使用算法进行训练，计算复杂度小，但是同时的，对于一些较困难的分割任务效果不太理想同时分割效率也比较低。伴随着机器学习等一系列技术的发展，图像分割也来到了一个新的时代，FCN便是其中的开山鼻祖，为往后的模型提供了基石
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2023-09-15 14:04:16
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# Python图像分割：使用模糊C均值（FCM）算法
图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是将图像划分为多个区域，以便更好地进行分析。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现模糊C均值（FCM）算法进行图像分割。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
### 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
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数据已经成为人们的重要资产，大数据更是当下的热点，帮助企业将其转化成业务发展的核心竞争力。在大数据中，图像是重要的组成部分。但是，我们在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理、分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。 常见的图像处理任务包括显示；基本的操作，如裁剪，翻转，旋转等；图像分割，分类和特征提取；图像恢复和图像识别等。作为，时下最流行的人工智能编程怨言，Python
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2023-08-21 21:14:36
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# Python FCM 分割灰度图像方法
## 引言
图像分割是计算机视觉中的重要任务，它的目标是将图像划分成具有相似属性的区域。在图像分割中，灰度图像是一种常见的输入。而FCM（模糊C均值）是一种常用的图像分割算法，它基于模糊理论和聚类方法，可以有效地将灰度图像分割成不同的区域。本文将介绍用Python实现FCM分割灰度图像的方法，并提供相应的代码示例。
## FCM算法简介
FCM算
原创
2023-08-20 09:39:24
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RanSaC算法（随机采样一致）原本是用于数据处理的一种经典算法，其作用是在大量噪声情况下，提取物体中特定的成分。下图是对RanSaC算法效果的说明。图中有一些点显然是满足某条直线的，另外有一团点是纯噪声。目的是在大量噪声的情况下找到直线方程，此时噪声数据量是直线的3倍。 如果用最小二乘法是无法得到这样的效果的，直线大约会在图中直线偏上一点。关于随机采样一致性算法的原理，
摘要： 图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出有用目标的技术, 它是由图像处理到图像分析的一个关键步骤, 已在诸如计算机视觉、图像编码、模式识别和医学图像分析等很多领域有着实际的应用。根据图像自身存在许多不确定性和不精确性,近年来一些学者将模糊聚类应用于图像分割中, 效果要好于传统的图像分割方法。本文首先介绍了硬均值算法HCM和模糊均值FCM算法, 接着介绍了对模糊均值聚类算法的
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2024-01-10 19:26:16
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Kmeans FCM
原创
2021-08-05 17:45:25
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什么是图像二值化在认识二值化前，我们先简单介绍一下几个概念：彩色图像彩色图像有blue，green，red三个通道，取值范围均为0-255灰度图灰度图：只有一个通道，取值范围在0-255，所以一共有256种颜色二值图像二值图像，只有两种颜色,既黑色和白色图像二值化图像的二值化也很简单，大概二步就可以完成，具体如下第一步：获取阈值获取阈值很简单，OpenCv的threshold函数进行全局阈值，也可
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2023-11-20 07:00:14
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图像的二值化图像的二值化：就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。基于图像的直方图来实现的，0白色 1黑色一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarizati
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2023-07-27 21:59:39
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二值化实现方法有 1.1图像灰度化-中值滤波等，同时可以实现背景的去除 1.2图像灰度化-根据灰度值 1.3根据图像色系范围进行二值化处理 图像二值化的意思就是将图像的有效点给分离出来，然后将图片用0和1两个值进行表示，因为我们没必要知道他们的具体色值，我们的目的就是要知道他们的具体形状，他们
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2024-05-16 08:15:21
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。
原创
2021-07-09 14:03:35
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k-means算法思想：第一步，从文件中读取数据，点用元组表示，点集用列表表示。
第二步，初始化聚类中心。首先获取数据的长度，然后在range(0,length)这个区间上随机产生k个不同的值,以此为下标提取出数据点，将它们作为聚类初始中心，产生列表center。
第三步，分配数据点。将数据点分配到距离（欧式距离）最短的聚类中心中，产生列表assigment，并计算平均误差。
第四步，如果首次分配
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2024-09-27 17:58:52
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如何理解模糊聚类事物间的界线，有些是明确的，有些则是模糊的。当聚类涉及到事物之间的模糊界线时，需要运用模糊聚类分析方法。 如何理解模糊聚类的“模糊”呢：假设有两个集合分别是A、B，有一成员a，传统的分类概念a要么属于A要么属于B，在模糊聚类的概念中a可以0.3属于A，0.7属于B，这就是其中的“模糊”概念。模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法和逐步聚类法。系统聚类法个人理解类似于密度聚类算法，逐
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2024-08-11 12:41:51
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1 简介图像分割是数字图象处理中关键技术之一,是重要的研究领域,也是计算机视觉中的一个经典问题。聚类分析是图像分割领域的重要分支之一,也是数据挖掘中进行数据处理的重要分析工具和方法,且应用广泛。近年来,聚类分析已经成为人们进行数据分析和信息提取的研究热点。而模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类是聚类分析中应用最普遍的一种方法。2 部分代码%% 程序分享%--------------
原创
2021-12-12 16:53:11
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伴随着模糊集理论的形成、发展和深化，RusPini率先提出模糊划分的概念。以此为起点和基础，模糊聚类理论和方法迅速蓬勃发展起来。
原创
2021-07-09 14:17:56
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如何理解模糊聚类事物间的界线，有些是明确的，有些则是模糊的。当聚类涉及到事物之间的模糊界线时，需要运用模糊聚类分析方法。如何理解模糊聚类的“模糊”呢：假设有两个集合分别是A、B，有一成员a，传统的分类概念a要么属于A要么属于B，在模糊聚类的概念中a可以0.3属于A，0.7属于B
原创
2021-07-09 16:21:09
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文章目录引言9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法 引言图像分割是将一幅图像分割成有意义的区域的过程，区域可以是图像的前景、背景或图像中一些单独的对象。区域可利用一些诸如颜色、边界、近邻相似性等特征进行构建，本章将介绍不同的分割技术。9.1 图割（Graph Cut） 上图由若干节点（顶点）和连接节点的边构成的集合，边可以是有向或无向的，
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2023-06-10 19:37:46
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%小白从零开始学习图像处理，自己看的不知道理解的是不是正确，在慢慢进步1.将RGB图像转换为灰度图像 close all clear all clc RGB=imread(‘haixiquan.jpg’); %读取RGB图像 gray=rgb2gray(RGB); %将RGB图像转换为灰度图像 figure; set(0,‘defaultFigurePosition’,[100,100,1000,
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2023-08-26 13:44:58
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小白学python（opencv图像二值化）知识回顾图像二值化图像二值化的实现全局阈值局部阈值知识回顾在图像二值化之前，让我们先了解下图像的基本知识。 这也算是对我前面的一个小小的回顾叭，里面有摘抄大佬的精彩解释也有我自己的一点拙见。一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的，所以一个像素点
矩阵对应三个颜色向量矩阵，分别是R矩阵，G矩阵，B矩阵，
它们也都是同样大小的矩阵。
在图像处理中，用RGB
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2023-08-24 15:48:36
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一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【图像分割】基于matlab FCM侧扫声呐图像分割【含Matlab源码 1478期】获取代码方式2：通过紫极神光博客主页开通CSDN会员，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。获取代码方式3：通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。备注：开通CSDN会员，仅只能免费获得1份代码（有效期为开通日起，三天内有效）；订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得2份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；二、图像分割简介理论
原创
2021-11-08 11:02:13
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