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图像处理的分割问题
guhongfeixue
2009-04-25 08:35:01
我想把下面的图片中,把背景去掉,信封分割出来
。该怎么做?我看书上讲的,好像都是用roberts算子之类的,但是这样只能把轮廓提取出来,并不是我想要的,把信封分割出来。
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图像处理的分割问题
我想把下面的图片中,把背景去掉,信封分割出来。该怎么做?我看书上讲的,好像都是用roberts算子之类的,但是这样只能把轮廓提取出来,并不是我想要的,把信封分割出来。
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ndy_w
2009-04-25
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看不到
Mask R-CNN图像实例
分割
实战:训练自己的数据集
本课程有三个项目案例实践: (1) balloon实例
分割
:对图像中的气球做检测和
分割
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数字
图像处理
5之图像
分割
数字
图像处理
5之图像
分割
1. 概念2. 阈值
分割
3. 区域
分割
3.1 区域生长法 1. 概念 把图像划分成若干个特定的、具有独特性质的区域,并提取其中感兴趣目标的基数和过程。它是由
图像处理
到图像分析的关键步骤。现有的图像
分割
方法主要分以下几类:基于阈值的
分割
方法、基于区域的
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方法、基于边缘的
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方法以及基于特定理论的
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方法等。从数学角度来看,图像
分割
是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像
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的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。 1998年以来,人工神经网络识别技术已经引起
数字
图像处理
:实验六 图像
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实验六 图像
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数据
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是由
图像处理
到图像分析的关键步骤,是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理,图像
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后提取的目标可用于图像识别、特征提取,图像搜索等领域。图像
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的基本策略主要是基于图像灰度值的两个特性,即灰度的不连续性和灰度的相似性,因此图像
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方法可分为基于边缘的
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方法和基于区域的
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方法。本次实验通过完成简单的图像
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进一步加深对图像
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的理解。 一、实验目的 进一步掌握MATLAB程序设计方法; 巩固图像
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理论与方法; 编程实现图像
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方法和基于边缘
分割
方法的效果,分析
运用
图像处理
解决基于MRI的脑肿瘤图像
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问题
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为基础。由于医学影像设备成像技术的特点,使得图像存在噪声,导致图像中目标物体部分边缘不清晰,给图像
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造成一定难度。通过运用ITK-SNAP软件对图像进行预处理,使用python并搭建tensorflow环境,对图像加以训练和测试,不断改进算法改进现有MRI脑肿瘤图像
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十六、数字
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分割
(一)点、线和边缘检测(1)点检测(2)线检测(3)使用函数edge的边缘检测(二)使用霍夫变换的线检测(三)阈值处理(1)基础知识(2)基本全局阈值处理(3)使用Otsu's方法的最佳全局阈值处理(4)使用图像平滑改进全局阈值处理(5)使用边缘改进全局阈值处理(6)基于局部统计的可变阈值处理(7)使用移动平均的图像阈值处理(四)基于区域的
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(1)基本表达式(2)区域生长(3)区域分离和...
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