Java线程控制的图像分割与合成索红光 石乐义 丁淑妍 高振东摘 要：使用Java对WEB静态图像进行分割重组，然后根据用户的交互操作合成显示，并利用线程对程序的并发性加以控制，从而达到图像显示的动态性和交互性效果。关键词：Java语言 类Class 线程Thread Java是一种面向对象的编程语言。它具有与平台无关、面向对象、动态、安全等特点，允许直接使用多线程方式进行编程，对程序进行并发控
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2023-08-25 21:28:11
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1.K-means算法简述以及代码原型总的来讲，k-means聚类须要下面几个步骤：①.初始化数据②.计算初始的中心点，能够随机选择③.计算每一个点到每一个聚类中心的距离。而且划分到距离最短的聚类中心簇中④.计算每一个聚类簇的平均值，这个均值作为新的聚类中心，反复步骤3⑤.假设达到最大循环或者是聚类中心不再变化或者聚类中心变化幅度小于一定范围时，停止循环。恩。原理就是这样，超级简单。可是Java算
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2023-07-27 22:32:13
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胖胖鹏周五也是刚交了作业，现在把之前的代码更新下。以及po出完整代码。首先是介绍一下编程的思路。这个比较重要。甚至要高于代码的重要性。1.编程思路 首先我们要了解，一个像素点，在一幅图片中存储需要5个不同的数据，分别是[x,y,r,g,b]，这个x和y分别对应着在图片中的位置，第x
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2023-10-28 13:12:44
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先上采样再下采样FCN因为fcn取消了cnn最后三层的全连接层，变成卷积层，使得它可以接受任何尺寸的输入图像。 尝试了三种预测结构直接进行32倍的上采样，然后逐个像素预测8s和16s则采用了更多层的浅层特征和上采到相同尺寸特征图在进行相加融合。U-NET在FCN的论文中提到8s的效果是最好的，如果我们将16s和32s去掉，转过来看，其实也是给u型结构 u net相比较fcn，他的上采样特征图拥有更
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2024-01-05 16:46:48
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目录9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.1.2 用户交互式分割9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法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。9.1 图割（Graph Cut）图（graph）是由若干节点（有时也称为顶点）和连接节点的边构成的集合。下图给出了一
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2023-07-20 14:36:14
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# Java tiff图像分割
## 简介
图像分割是图像处理领域中的一个重要任务，它将图像划分成若干个区域，每个区域具有相似的特征，如颜色、纹理或形状等。图像分割在许多应用领域中都有广泛的应用，比如计算机视觉、医学图像分析、无人驾驶等。本文将介绍如何使用Java对tiff图像进行分割，并提供代码示例。
## tiff图像格式简介
TIFF（Tagged Image File Format
原创
2023-09-30 10:34:21
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这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章，本专栏主要介绍图像分
原创
2022-10-12 16:05:45
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深度学习之图像分割深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，是指通过学习样本数据的内在规律和表示层次，进而挖掘出数据间内在逻辑关系，进行反复学习，最终让机器具有分析数据能力，可以识别文字、图像、声音等数据。 文章目录深度学习之图像分割前言一、图像分割1.图像分割分类二、语义分割1.实现步骤2.语义分割常用指标三、
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2024-05-06 22:50:43
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CNN应用之基于FCN的图像语义分割 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年的一篇图像语义分割的paper：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，这篇文献可以说是利用深度学习搞图像分割的开山之作，貌似获得了2015 年CVPR的best paper 奖，具体不是很清楚，只
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2024-08-21 10:47:53
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什么是图像分割？（1）图像分割的主要目标是将图像划分为与其中含有真实世界的物体或区域有强相关性的组成部分
原创
2021-08-13 13:35:38
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1. 图像分割学习图像分割概述图像分割（graph cut)图像分割（grabcut）图像分割源代码解读
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2018-05-10 11:03:00
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图像分割图像分割图像分割一 Google推出了AI人体图像分割工具
原创
2021-08-02 14:36:19
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图像分割是一种常用的图像处理方法，可分为传统方法和深度学习的方法。深度学习的方法比如：mask rcnn这类实例分割模型，效果比传统的图像分割方法要好的多，所以目前图像分割领域都是用深度学习来做的。但是深度学习也有它的缺点，模型大、推理速度慢、可解释性差、训练数据要求高等。本文在这里仅讨论传统的图像分割算法，可供学习和使用。 1、阈值分割 最简单的图像分割算法，只直接按照像素值进行分割，虽然简单，
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2023-07-02 23:11:17
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阈值分割全局阈值处理
% 迭代实现方式
T = 0.5*(double(min(f(:)))+double(max(f(:))));
done = false;
while ~done
g = f>=T;
Tnext = 0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done = abs(T - Tnext) < 0.5;
T =
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2024-04-17 09:54:44
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图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务，简言之就是「这张图片里有什么，其在图片中的位置是什么？」本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任
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2024-05-24 09:51:57
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