求阈值分割，或者8连通区域matlab 代码

Wendy_forget 2015-04-18 08:22:37

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要把二维码区域划出来？求阈值分割，或者8连通区域matlab 代码

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Wendy_forget 2015-09-25

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好吧！先放弃吧

在图论分析中从fMRI中提取复杂网络的主要步骤。步骤一：对采集的功能磁共振成像数据进行许多预处理步骤，包括切片之间的时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化和空间平滑。需要注意的是预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的范围。预处理步骤可以参考：DPABI详细使用教材——数据准备、预处理流程、数据分析流程步骤二：为了探索大规模的大脑网络，应用了适当的分割方案，例如解剖学自动标记图谱，将整个大脑划分为几个皮质和皮质下的解剖单元。步骤三：通过平均该特定区域内的所有体素的时间进程平均作为该脑区的时间序列。步骤四：执行在前面部分中回顾的连通性方法之一，诸如相关分析，以确定大脑不同脑区间的时间序列的成对关联。步骤五：通过对相关矩阵的值进行阈值处理来获得二进制连通性矩阵(即邻接矩阵)。步骤六：可以使用大脑连接工具箱获得表征大脑网络连接的局部和整体架构的关键拓扑属性。

基于形态学处理和分水岭变换实现图像中前景目标分割及目标计数，以黄豆图像为例。实现步骤如下：一、读取图像并将图像灰度化二、利用OTSU自适应阈值算法将灰度图像二值化处理后并取反运算三、对二值图像进行形态学处理，腐蚀运算后进行开运算四、对二值图像进行距离变换和初次分水岭变换五、对imextendedmin的以下调用应该只产生大致位于要分割的单元格中间的小点。使用imshowpair将蒙版叠加在原始图像上，并再次进行分水岭变换。六、利用连通区域标记法统计目标数量，并且标记中心点和最大外接矩形

YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，进一步提升性能和灵活性。VisDrone2019数据集是在不同的无人机平台、不同的场景以及不同的天气和光照条件下收集。数据集包含了多种类型的目标，包括行人、车辆、自行车、摩托车等。由于无人机的高空视角、目标的小尺寸、复杂的背景等因素，VisDrone目标检测任务具有很高的挑战性。本课程将手把手地教大家使用YOLOv8训练VisDrone无人机目标检测数据集，完成VisDrone目标检测竞赛实战项目，并尝试涨点技巧。本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、下载VisDrone数据集和格式转换（VisDrone->YOLO，提供格式转换python脚本）、修改配置文件、YOLOv8s训练数据集（合适的命令参数选择）、测试训练出的网络模型和性能统计、YOLOv8s+增大网络分辨率、YOLOv8s+数据增强改变、YOLOv8x训练数据集、超参conf和iou阈值改变、其它改进建议、检测结果格式转换及提交(YOLO->VisDrone，，提供格式转换python脚本)。

包含二值化、canny算子边缘检测、感兴趣区域提取、自动多阈值分割等程序，及分水岭分割和连通域字符识别两篇文章。

给定皮肤镜黑素细胞瘤图像，检测毛发噪声，并修复毛发遮挡部位的信息。 (1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式； (2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像； (3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备； (4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息； (5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。

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