图像中手动获取目标区域作为金标准下载

PIPI_333 2018-08-31 10:31:22

图像分割评价中用于提取金标准图像中目标区域，作为评价标准！
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描述感兴趣区域感兴趣区域(Regions of Interest，ROI)这一概念，是指图像中最能引起用户兴趣、最能表现图像内容的区域。感兴趣区域(Regions of Interest，ROI)就是图像中表现图像主要内容、人们最感兴趣的那一部分区域［1］，这些关键区域称为感兴趣区域。图像感兴趣区域的提取具有以下特点：(1)感兴趣区域并没有十分严格的定义。对于同一幅图像而言，在不同的应用背景下，人...

第一天老师：你知道么，今天有人问了我一个问题。 ~.我：什么？老师：他说很难。 ~.我：关于什么的？老师：图像处理。~.我：喔，你说说看，我确实做了不少图像处理的东西（心里默念，你不知知道你给过我多少图像吗？）老师：好嘞！在用深度学习的时候，比如说面对一张图像，对某个区域感兴趣怎么办？ ~.我：他傻啊，切割出来啊，只需要训练感兴趣的部分就好啦。老师：哎，那你给我一个教程，我正好顺手

目录 1 获取图像的属性 1.1 形状-shape 1.2 像素数目-size 1.3 图像类型-dtype 2 获取图像的感兴趣区域(ROI) 3 图像的通道拆分与合并 3.1 通道拆分-split() 3.2 通道合并-merge() 参考资料 1 获取图像的属性图像的属性有：（1）形状：行、列和通道数量；（2）像素数量；（3）图像的数据类...

利用OpenCVSharp，将图像中连靠在一起的物体分隔开，再提取轮廓和定位。

图像分割算法种类繁多，每种算法都有其适用场景和优缺点。阈值分割：基于像素强度的简单分割方法，适用于图像背景和前景对比度高的情况。边缘检测：通过检测图像中的边缘来分割对象，如Canny边缘检测算法。区域生长：从一个或多个种子点开始，根据相似性准则逐步扩展区域，直到满足停止条件。分水岭算法：基于地形学原理，将图像中的像素视为地形上的点，通过寻找分水岭线来分割区域。图割算法：将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，通过求解最小割来实现分割。深度学习方法。

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