image-segmentation

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    私は脳腫瘍のセグメンテーションに関する記事を読んでいます。この記事では、脳腫瘍細胞を正常な脳細胞から分節するいくつかの方法があります。これらの方法は前処理、セグメンテーションおよび特徴抽出です。しかし、私は理解できませんでしたセグメンテーションとフィーチャ抽出の間です。私もそれを探知しましたが、まだ私は理解していませんでした。誰もこのメソッドの基本的な概念を説明してください?

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    私はOpenCV C++アプリケーションを持っています。 私はpyrMeanShiftFiltering機能でイメージをセグメント化しました。 ここでは、セグメント内のピクセル数と同じセグメント内の最も頻繁な値を持つピクセル数を数えて、それらの間の比率を計算する必要があります。どうすればいい? つくばイメージを使用しており、コードはです。 Mat image, segmented; image

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    私は次のイメージを持っていて、中央の長方形のオブジェクトを分割したいと思います。セグメント化するために次のコードを実装しましたが、オブジェクトを分離できません。イメージ内の長方形のオブジェクトを分離するために、どのような機能やアプローチをとることができますか?この例では im = imread('image.jpg'); % convert image to grayscale, imHSV

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    Matlabで「適応型流域セグメンテーション」を実装したいと考えています。 このアルゴリズムには6つのステップがあります。入力はfigure(a)、結果はfigure(d)です。 私のコードに間違いがあるかどうかを確認するのを手伝ってください、私は第六のステップをどのように実装するのか分かりません。 ありがとうございました! ロード画像: input_image = imread('test.gi

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    次のイメージのオブジェクトを検出し、イメージ内の各オブジェクトの重心と向きを計算しようとしています。 私のアプローチは、これまで画像から背景を取り除き、オブジェクトを分離することでした。しかし、セグメンテーションは正確ではありません。 どのような方法がありますか?参照画像を使用したSURF検出は、より正確なアプローチになりますか? 私の試み: I = imread('image.jpg'); f

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    画像セグメンテーション、特にCT画像のためのランダムウォークアルゴリズムの実装のためのMATLABコードをお勧めしますか?

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    スーパーピクセルを使用したイメージセグメンテーションの方法であるエネルギー駆動サンプリング(SEEDS)で抽出されたスーパーピクセルに興味があります。これは、OpenCVがスーパーピクセルを作成するために使用するものです。私はSEEDSアルゴリズムの背後にあるドキュメンテーションを見つけるのに苦労しています。 OpenCVは、非常に一般的な説明を提供します。これはhereです。 私は、SEEDSの

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    私は現在、画像の輪郭を計算するという考え方で頭を抱えています。存在するアルゴリズムにはさまざまな種類があります。輪郭はエッジ検出後に適用する必要があるとも言われています。輪郭がグレースケール画像上で計算され、他のものは2値画像だけであると述べる情報がある。私は、カラー画像上で輪郭線追跡のプロセスを探しています。 対象となる自然画像から最初に「カットアウト」されていますか? オブジェクトがシルエット

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    カーネルベースのgrapg cutメソッドを実装しているときに、次の行にエラーが表示されます:area(1 + 1)= 999999999; エラーを修正するための提案は、行147です。変数 'area'は、(スクリプト内の)すべてのループ反復でサイズを変更するように見えます。 速度の事前割り振りを考慮して、MATLABコードで可変領域を事前に割り当てる方法を教えてください。 コード: clear

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    私はテキスト抽出フォームの画像に取り組んでいます。このため私はエッジ検出技術を使用しています。私はテキストまたは非テキスト領域で画像のエッジを検出しました。 イメージから非テキスト領域を削除したいと考えています。 どうすればいいですか? 私がこれまで持っているコードは次のとおりです。 i = imread('t1.jpg'); i1 = rgb2gray(i); imshow(i1); i