matlab分割背景与物体

[name,path]=uigetfile(‘*.jpg;*.png;*.bmp‘,‘选择一张图片‘);
f=imread([path name]);
count = 0;
T = mean2(f);
done = false;
while ~done
countcount = count + 1;
g = f > T;
Tnext = 0.5*(mean(f(g)) + mean(f(~g)));
done = abs(T - Tnext) < 0.5;
T = Tnext;
end
g = im2bw(f, T/255);
subplot(121);
imshow(f)
subplot(122);
imshow(g);

时间: 2024-11-07 10:30:29

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I=imread(im_path); axes(handles.axes1); imshow(I), % title('原始图像'); %计算每个像素点的真实长度 [x,y]=ginput(2); length=str2double(get(handles.edit5,'string')); length_pp=length/(sqrt(((x(1)-x(2))^2+(y(1)-y(2))^2))); %图像变换 [row,col]=size(I); I2=rgb2gray(I); clear

Matlab编辑器背景修改

将下段代码如到C:\Users\Peng Chen\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2016a\matlab.prf 先备份.prf,再替代之前的. 1 #MATLAB Preferences 2 #Fri Apr 13 11:41:43 CST 2018 3 MatlabExitConfirm=Bfalse 4 ColorsMLintAutoFixBackground=C-7973573 5 RLWidthB2_WB_2014b_1_1=I130 6 RLW

图像语义分割的前世今生

  1998年以来,人工神经网络识别技术已经引起了广泛的关注,并且应用于图像分割.基于神经网络的分割方法的基本思想是通过训练多层感知机来得到线性决策函数,然后用决策函数对像素进行分类来达到分割的目的.这种方法需要大量的训练数据.神经网络存在巨量的连接,容易引入空间信息,能较好地解决图像中的噪声和不均匀问题.选择何种网络结构是这种方法要解决的主要问题. 图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理.没有正确的分割就不可能有正确的识别. 这里先说一下图像语义分割和普通的图像分割的关系: 普通的图像

第十四节,OpenCV学习(三)图像的阈值分割

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图像处理的一些方法

Atam教授:核希尔伯特空间( 再生Hilbert空间),蒙塔卡罗方法,KNN,多维线性回归,PSF方法回归,特征之间的非线性关系,deep learning,香农信息熵,回归贝叶斯,稀疏字典构造Jayaram: 模糊连通性原理,稀疏分解,非负矩阵分解,svd分解图分割,adaboost,自适应稀疏模型图像基因相关性,协同低秩回归,CCA 从这些里面找几个详细介绍一下,最好有例子 ==========================================================

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