文章目录图像分割1 图割1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割2 利用聚类进行分类3 变分法 图像分割图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。1 图割在图论中，图是由若干个节点和连接节点的边构成的集合。图割是将一个有向图分割成两个互不相交的集合，可以用来解决诸如立体深度重建、图
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2023-12-20 06:37:48
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Berkeley团队于2014年提出Fully Convolutional Networks（FCN）方法用于图像语义分割，将图像级别的分类扩展到像素级别的分类。 FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用转置卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生一个预测，同时保留了原始输入图像中的空间信息，最后在上采样的特征图上进行逐像素分类
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2023-12-19 23:00:33
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医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生作出更为准确的诊断。由于医学图像自身的复杂性，在分割过程中需要解决不均匀及个体差异等一系列问题，所以一般的图像分割方法难以直接应用于医学图像分割。当前，医学图像分割仍在从手动分
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2023-11-07 12:07:14
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计算机视觉 实验一 图像的基本操作一、实验目的二、实验内容及要求三、 实验程序实验内容1：图像的打开、保存、显示实验内容2：图像上添加文字实验内容3：图像的减法运算实验内容4：图像的水平镜像实验内容5：图像的缩放四、实验结果记录五、附实验用图片下载 一、实验目的图像的打开、保存、显示；图像上添加文字；图像的减法运算；图像的水平镜像；图像的缩放；实验软件 Python、OpenCV、NumPy二、
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2023-11-27 10:32:46
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图像分割是计算机视觉中的一项关键任务，它涉及将图像划分为不同的区域或对象，以便更好地理解和处理图像。图像分割在许多应用领域都有重要的作用，如目标检测、图像分析、医学图像处理等。
原创
2023-06-03 23:12:13
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图像分割是计算机视觉中的一项关键任务，旨在将图像细分为多个有意义的部分或区域，以便进一步分析、识别或压缩。它在医学成像、自动驾驶、图像编辑等众多领域有着广泛的应用。1. 图像分割的基本概念图像分割：将图像划分为多个不重叠的区域，每个区域对应一个特定的对象或物体部分。像素分类：为图像中的每个像素分配一个标签，表明其所属的类别或区域。2. 图像分割的方法图像分割方法可以分为基于边界的分割和基于区域的分
利用python+opencv进行图像分割进行PPT的图像分割事实上对图片中PPT的分割有很多种方法，在此介绍的仅为传统的图像处理方法不涉及有关学习的方面。算法实现对于传统的图像处理方法应用的PPT分割的方面实际上并不多。如果图像不清晰必须对其进行滤波除燥。其次就是如果图像中出现许多干扰的因素，可以利用形态学处理，进行开闭运算，或者腐蚀膨胀运算消除其中的干扰。最后就开始寻找边框，opencv中提供
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2023-09-01 22:33:57
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图像表示二进制图像，灰度图像，彩色图像 表示为向量:r,g,b拼起来分类器线性分类器(是神经网络(小范围)，支撑向量机(大范围)的基础，能组成强大的非线性模型)define: ![]]() 步骤图像→向量该图像在每个类别的分数 每个类别都有各自的系数和偏置。输入的图像经过线性变化得到对应每个类别的分数，最高的就判定属于那一类判定类别，贴标签几何理解: 分类就是寻找决策边界损失函数 举例: 大过一(
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2024-01-09 11:35:37
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计算机视觉概述计算机视觉（Computer Vision）生物视觉：从对猫的视觉的研究中发现，视觉是由面向边缘开始的。数字图像数字化的图像：图像中的点坐标、灰度值都是离散化的。数字图像以矩阵的形式存储，以图像中的坐标为矩阵坐标，以灰度值为矩阵元素。灰度图像只有一个通道，读取矩阵的 shape 为[x, y]；RGB图像有三个通道，它的读取矩阵的shape为[x, y, 3]。发展历程应用场景人脸识
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2024-02-04 09:25:08
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图像处理输入是图像，输出是图像，常见的任务包括：降噪，超分辨，去模糊，去马赛克，去雾去雨去栅栏去云等等的去X系列，再对焦，图像补全，压缩感知，计算成像（MRI, CT, Light field, ...），等等，外加一些图像增强的任务，比如锐化之类的。而计算机视觉输入是图像，输出是知识。常见的任务：各种识别（人脸，猫，狗，交通灯，疾病，异常，造假....），图像转文字（image captioni
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2023-11-01 15:53:15
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文章目录一、目标分割简介1.1 图像分割的定义1.2 任务类型1.2.1 任务描述1.2.2 任务类型1.3 常用的开源数据集1.3.1 VOC数据集1.3.2 城市风光Cityscapes数据集1.4 评价指标1.4.1 像素精度1.4.2 平均像素精度1.4.3 平均交并比二、语义分割：FCN和UNet1. FCN网络1.1 网络结构1.1.1 全卷积部分1.1.2 上采样部分1.2 跳层连
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2024-01-18 14:26:34
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文章目录前言一、图像分割1、传统图像分割(1)、基于阈值的分割方法(2)、基于边缘的分割方法(3)、基于区域的分割方法(4)、基于图论的分割方法二、人脸检测1、级联分类器(1)、Boosting 分类器三、行人检测1、梯度2、HOG 方向梯度直方图(1)、梯度计算(2)、Block 拆分(3)、HOG计算流程3、SVM4、DPM 模型 前言本文为8月20日计算机视觉理论学习笔记，分为三个章节：图
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2023-11-30 11:57:49
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传统方法1. 基于阈值的分割基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。计算简单，效率较高；只考虑像素点灰度值本身的特征，一般不考虑空间特征，因此对噪声比较敏感，鲁棒性不高。阈值分割方法的最关键就在于阈值的选择。若将智能遗传算法应用在阀值筛选上，选取能最优分割图像的阀值，这可能是基于阀值分割的图像分割法的发展趋势。2.
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2023-12-12 11:36:21
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# 图像分割算法及其Python实现
图像分割是计算机视觉领域中一项重要的技术，它将图像划分为不同的区域或者对象，以便于后续处理和分析。图像分割常用于物体识别、场景理解、医学图像分析等任务。在本文中，我们将探讨几种常见的图像分割算法，并提供相应的Python代码示例。
## 1. 基于阈值的分割
基于阈值的分割是一种简单而有效的图像分割方法。该方法通过定义一个阈值，将图像中的像素划分为前景和
1.图像语义分割定义图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域，它是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。下图为语义分割的一个实例，它清晰地把图中的骑行人员、自行车和背景对应的像素标注出来了。图像分割有语义分割和实例分割的差别。语义分割不分离同一类的实例，我们只关心每个像素的类别，如果输入对象中有两个相同类别的对象，语义分割不将他们区分为单独的对象。实例分割是需要对对象个体进行区
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2024-01-26 13:06:10
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计算机视觉-图像分割一、概述1. 图像识别与图像分类什么关系？分类是将一个图像分成几类，识别是指出位置。2. 人脸识别分为人脸验证（1:1）和人脸辨识（1:n）。人脸识别又分为两个部分：face verification（人脸验证） 和 face identification（人脸辨识）。face verification是1对1，判断两个人脸是否是同一人， 验证现在待检测的你是不是你自己，如现在火车站的刷 人脸自助进站，就是身份证上的图片和你进站时摄像头 拍的图片进行对比，验证是否是同一人
原创
2021-08-28 21:53:50
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计算机视觉-图像分割一、概述1. 图像识别与图像分类什么关系？分类是将一个图像分成几类，识别是指出位置。2. 人脸识别分为人脸验证（1:1）和人脸辨识（1:n）。
原创
2022-01-23 17:18:31
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图像分割总结 图像分割有传统的分割方法和用深度学习分割的方法，本文的总结主要是对深度学习的分割方法做一些概述，然后对一个分割代码进行解析，后续有新的收获将会继续更新。 主流的图像分割算法都是基于U-net的全卷积神经网络，不同的研究是在这个网络框架的基础上进行改进。关于U-net网络结构，网上概述很多，百度查询即可。 图像分割有点类似于分类算法，不同于分类是对网络提取出来的特征进行分类，其labe
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2024-06-10 16:14:40
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第一章 图像处理基础1.1 PIL-Python图像库1.1.1 对图片进行格式转换1.1.2 创建缩略图1.1.3 拷贝并粘贴区域1.1.4 调整尺寸及旋转1.2 Matplotlib库1.2.1 画图、描点和线1.2.2 图像轮廓和直方图1.2.4 交互注释1.3 NumPy库1.3.1 图像数组表示1.3.2 灰度变换1.3-3 调整图像尺寸1.3.3 直方图均衡化1.3.4 图像平均1.
在这篇博文中，我将记录一下“病灶分割计算机视觉代码”的实现过程，并详细介绍背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展等各个环节。
随着医疗影像技术的发展，计算机视觉在医学图像分析中的应用显得越来越重要。病灶分割技术可以帮助医生快速定位病灶区域，提升诊断效率与准确率。记得在去年（2022年）我们第一次尝试使用卷积神经网络（CNN）进行肺部病灶分割，当时环境配置不当导致了训练效果不
