图像分割

最新推荐文章于 2025-05-18 19:15:00 发布
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（图像分割）基于图论的归一化分割
cocapop的博客
03-04 3184
解释：将图像映射成图，以图为研究对象，利用图的理论知识获得图像的分割。下面介绍：图的基本理论，基于图论的归一化分割算法图G＝（V，E，），分别是：节点、边、顶点和边的对应关系。简单记为G＝（V，E）。1.顶点的度【无向图、有向图(入度、出度)2.连通图【无向图(有路径)、有向图(任意两点之间连通)3.子图和割【补图(V1∪V2=V，则图G1和G2互为补图)、割集(如果将图G分为两个互不相交的子图，我们称连接两个子图的边的集合为割集)
python计算机视觉学习———图像分割
qimingxia的博客
07-16 2万+
文章目录9.1 图割 图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或 图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特 征进行构建。 9.1 图割 ...
图像分割综述
热门推荐
计算机视觉life
07-09 5万+
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分...
传统图像分割方法详解
正在挣扎中的人
02-11 3万+
详解传统图像分割方法
图像分割技术
weixin_67968249的博客
10-18 1655
图像分割是指将图像分成若干互不重叠的子区域，使得同一个子区域内的特征具有一定相似性，例如颜色、亮度或纹理，不同子区域间特征呈现较为明显的差异12。其主要目的是把图像空间分成一些有意义的区域13。U-Net 是一种用于图像分割任务的深度学习模型，由 Olaf Ronneberger 等人于 2015 年提出。
图像分割算法
crossoverpptx的博客
06-10 4498
图像分割是指将图像分成若干互不重叠的子区域，使得同一个子区域内的特征具有一定相似性，不同子区域的特征呈现较为明显的差异。之前介绍了基于阈值的分割方法，比如Otsu法等；基于边缘检测的分割方法，比如Sobel算子、Canny算子等。
图像分割简述
一只博客
06-28 7893
摘 要：本文介绍了图像分割领域的研究现状，对图像分割方法进行了系统性梳理。首先，介绍了五类传 统的图像分割方法及其基本原理；然后，介绍了经典的基于深度学习的图像分割方法；最后，总结了传统 图像分割方法和深度学习方法存在的优势和不足，分析了传统方法如何有益于深度学习方法，以及深度学 习如何促进传统方法。关键词：计算机视觉； 图像分割； 深度学习； 在计算机视觉领域，图像分割作为一项十分重要的基础性工作，是图像理解和分析的前提[1]。图像分割是指将图像中拥有相似特性的像素划分为一个类别，进而使得每个
Matlab图像分割
new_EAGLE的博客
07-17 1万+
matlab图像分割
YOLO11 图像分割
氢键H-H
05-18 1万+
简单粗暴的掌握YOLO11自定义数据集训练操作，开发属于自己的图像分割工具
Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
02-17
本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需...
深度学习之图像分割数据集：卫星图像道路分割图像分割数据集（二值图像分割任务）
03-06
项目包含卫星图像道路分割图像分割数据集（二值图像分割任务），文件以文件夹格式储存，可直接用作图像分割数据集，无需额外处理。 Road Challenge的DeepGlobe 道路分割数据集 数据集总大小：580MB 数据集介绍：...
深度学习之图像分割数据集：海洋鱼类胭脂鱼图像分割数据集（二值图像分割任务）
02-26
项目包含海洋鱼类胭脂鱼图像分割数据集（二值图像分割任务），文件以文件夹格式储存，可直接用作图像分割数据集，无需额外处理。 数据集总大小：354MB 数据集介绍：分为训练集、测试集 训练集：images图片目录+...
图像分割数据集：自然场景下的水体图像分割（2分割，包含训练集和测试集）
04-09
项目包含：自然场景下的水体图像分割（2分割，包含训练集和测试集） 数据集为生活背景下的水体分割，包含湖泊啊、大海啊、小溪等等类型的水体分割，为二值图像分割任务，前景像素点为255。水体区域占图像很大比例，...
图像分割数据集：植物图像叶片分割
04-05
项目包含：植物叶片图像和mask 数据集总大小：545MB 总共110张图像数据和110张对应...除此之外，包含一个图像分割的可视化脚本，随机提取一张图片，将其原始图片、GT图像、GT在原图蒙板的图像展示，并保存在当前目录下
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
最新发布
11-25
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件
11-25
本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。 功能特点 硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。 模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。 注意事项 触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。 硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。 使用说明 下载资源文件：下载并解压本资源文件。 导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。 配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。 编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。 测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。
SGLang核心技术详解[项目源码]
11-25
SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。
FPGA组合逻辑建模[项目源码]
11-25
本文详细介绍了FPGA中组合逻辑电路的三种建模方式：Verilog HDL门级建模、数据流建模和行为级建模。门级建模通过逻辑门实例化描述电路，包括多输入门、多输出门和三态门的使用方法。数据流建模使用assign语句对输出信号进行连续赋值，适用于wire类型信号。行为级建模则从外部行为角度描述电路功能，主要使用always语句结合条件语句、多路分支语句和循环语句实现。文章通过二选一数据选择器的实例展示了三种建模方式的具体实现，并比较了它们的优缺点。
Opencv图像分割算法详解
"基于opencv的图像分割" 在计算机视觉领域，图像分割是至关重要的一环，它涉及到将图像划分为多个有意义的区域或对象。OpenCV，一个强大的开源计算机视觉库，提供了一种基于图的图像分割方法，这种方法尤其适用于...
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