模面黑点数据集，表面不均匀的动态阈值分割下载

weixin_39821526 2024-05-03 13:01:43

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模面黑点数据集，表面不均匀的动态阈值分割

数据集信息展示在本研究中，我们使用了名为“ld_fishes-2024”的数据集，旨在训练和改进YOLOv8-seg的海洋鱼类图像分类与分割系统。该数据集包含82个不同的鱼类类别，涵盖了广泛的海洋生态系统，能够为深度学习模型提供丰富的训练样本。

图像处理第八章第八章图像分割8.1图像分割定义8.2使用阈值进行图像分割8.2.1固定阈值8.2.2自动阈值8.2.3最佳阈值8.2.3.1直方图技术直方图生成代码imhist()8.2.3.2最大类间方差法（OTSU）8.2.3.3 迭代法求阈值8.2.4分水岭分割算法8.3边缘检测和连接8.3.1边缘检测8.3.2边缘连接8.4区域分割8.4.1区域生长法（了解即可）8.4.1区域分裂合并法（ppt里没有）8.5二值图像处理8.5.1数学形态学图像处理8.5.1.1概述与集合论基础知识（重点）8.5.1

将概率转换为类别标签不平衡分类的阈值移动ROC 曲线的最佳阈值准确率-召回率曲线的最佳阈值最佳阈值调整。

轮廓匹配技术是一种用于图像识别和分析的技术，其基础在于提取目标物体的轮廓信息，并与已知形状或模式的轮廓进行比对，以实现匹配和识别。在车牌字符分割中，轮廓匹配技术主要用于识别和定位车牌上的每个字符，它能够处理字符的大小、形状和位置的差异性。轮廓匹配的关键在于轮廓的提取与描述。轮廓可以通过图像的边缘信息获得，通常采用边缘检测算法如Canny算法或者Sobel算子来获取。提取出的轮廓具有局部性强、方向性明显的特征，适合于形状匹配。

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