image-segmentation

1熱

1答えて

Skimageパッケージのツールを使用してイメージをセグメント化した後に、リージョン隣接グラフを作成しようとしています。ドキュメントの例を使用して、SLICを使用してイメージをセグメント化し、RAGを正常に作成できます。 from skimage import data from skimage import segmentation from skimage.future import gr

0熱

1答えて

matlabでgetptsとzoomingを使用して画像に点を付ける

getpts MATLAB関数を使用して点をマークしようとしていますが、画像のサイズが大きいため画像が小さなウィンドウに表示され、小さなドットは、識別して認識するのが難しい。今まで私は、ランダムに最初の繰り返しでマーキングし、後でポイントのためのより良い位置をズームし、発見されています。画像が十分に拡大して表示され、一点でポイントをマークできるその他の方法はありますか？アルゴリズムを訓練するための

1熱

1答えて

セマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出

This threadでは、さまざまなコンピュータビジョン概念の比較について説明しています。 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation は、セマンティックセグメンテーションの非常に普及している深い学習アプローチです。オブジェクト検出のための一般的な、または最先端の深い学習アプローチは何ですか？これらの2つの問題はかなり類似している

0熱

2答えて

2つの直線の間の領域を検出する

私は1000枚以上の画像を下に添付しています。私はこれらの画像から手書きの部分を抽出する必要があります。型付き領域のサイズは大きく異なり、手書き部分のサイズも同じですので、行と列の固定ピクセル値に基づいて抽出することはできませんimg = img(300:1800,200:1600) ただし、手書き部分は常に2つの直線の間にあります私が探していた1つの解決策は、画像内の線を何らかの形で検出し、線

1熱

1答えて

バウンディングボックスを持つオブジェクトを見つける

私は、画像内の各オブジェクトのバウンディングボックスを探したいと思っていましたが、見つけた後、バウンディングボックスを切り抜いて次のステップに使用しました。 Here is the input picture after preprocessing. 私はバウンディングボックスのコードを持っていますが、それはちょうど1オブジェクトのためにうまくいきます。 2つのオブジェクトがある場合、両方のオブジ

2熱

2答えて

流域とグラブの比較

私は、流域とグラブカットのアルゴリズムがどちらも画像のセグメンテーションのための一般的なツールであることを知っています。彼らはどちらも、あらかじめ定義されたマーカーに依存してソース・シンク・システムのようなものを作っているように見え、その後、画像のグラデーションを使って境界を見つけます。私が観察した最も大きな違いは、グラブカットがエッジの重みに変換されるグラフ構造を使用しているのに対し、流域はゆ

0熱

1答えて

輪郭座標検出のためのc/C++の画像処理ライブラリ/アルゴリズム

画像セットの輪郭境界点をx、y座標のリストとして検索しようとしています。ここに一連のサンプル画像があり、私はドーナツ（心臓セグメント）の白、灰色、内側の青い領域の境界を探しています。私はレベルに基づいて各色の座標を得ることができますが、境界座標を効率的に見つけることは難しい課題です。凸包を試しましたが、成功は限られています。アドバイスをいただければ幸いです。理想的には、リストを効率的に計算するルー

1熱

1答えて

numpy/pythonでのFloodfillセグメント化画像

私は、画像からセグメント化された2次元マトリックスを表すnumpy配列を持っています。基本的には、それは画像のセグメントのアウトラインである閉じた形状の束を持つ疎マトリックスです。私がする必要があるのは、numpyの異なる色/ラベルで、閉じた各図形内の空のピクセルをカラー化することです。私はPILでfloodfillでこれを行うことができますが、私はnumpyからPILに行列を前後に変換する必要