image-segmentation

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    , Matlab의 kmeans에 대한 내 문제점을 설명하고 싶습니다. 마우스로 포인트를 선택하고 클러스터 초기화에 포인트를 사용합니다. 이것은 잘 작동합니다. 데이터를 세분화 한 후 매트릭스가 필요하기 때문에 데이터를 적절한 스타일로 다시 바꿉니다. 이제 사용자가 마우스를 통해 데이터를 선택한 클러스터 만 선택하려고합니다. 따라서 세그먼트화할 레이블을 선택

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    좋아, 히스토그램 (int 배열로 표시)이 있으며 로컬 최대 값 및 최소값을 찾는 가장 좋은 방법을 찾고 있습니다. 각 히스토그램에는 3 개의 피크가 있어야하며 그 중 하나 (아마도 첫 번째 피크)는 다른 피크보다 훨씬 높습니다. 최초의 "계곡"(그림에서 모두 첫 번째 피크를 제거하기 위해) 첫 번째 피크를 다음 는 찾기 찾기 : 나는 여러 가지 일을 할

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    나는 (문화적 과학에서 CBIR의 맥락에서 묘지 이미지에 근사화 된 세분화를하는 방법을 찾으려고 노력하고있다. 윤곽 int main(int argc, const char* argv[]) { cout << "Starting " << endl; Mat sourceImage; sourceImage = imread("singlesegmentation/DSC

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    참조 : How to detect and count a spiral's turns 픽셀 기반 계산에서도 카운트 할 수 있습니다. 내가 어떻게이 교대로 카운트로 시작하는 이미지를 첨부 한 경우 . 나는)합니다 (FindContours을 시도; 그러나 조용히하지 못하면서 분리 된 턴을 얻지 못합니다. 또한 matchshape()에는 유사성 요소가 있지만 전체

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    안녕하십니까, ROI 및 윤곽 알고리즘을 기반으로 한 이미지 분할 작업을하고 있습니다. 이 두 가지 방법의 성능을 비교하고 싶습니다. 무슨 근거로이 두 방법을 비교하고 하나가 다른 것보다 낫다는 것을 증명할 수 있습니까? 제발 도와주세요 matlab 코드. 두 가지 방법으로 분할 된 이미지를 제공하는 코드가 있지만이 방법을 비교하는 방법을 알지 못합니다.

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    조립 라인에서 떨어지는 물체의 크기를 측정하기 위해 공장에서 사용할 시스템을 만들고 싶습니다. 물체는 돌의 석판입니다. 대략 직사각형이며 너비와 높이를 원합니다. 각 돌은 플래시로 같은 위치에서 촬영되므로 조건이 잘 제어됩니다. 까다로운 부분은 때로는 표면에 파스텔 (종종 파문과 줄무늬가있는 대리석)이있는 경우이며 때로는 거의 검은 색이어서 그림자가 섞여

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    MATLAB을 사용하고 있습니다. 숫자가 [1; N] 인 N 요소가있는 행렬이 있지만 그 사이에 K 숫자가 N보다 훨씬 작습니다. 효율적인 행렬에 숫자 [1; K] 만 포함되도록 레이블을 다시 지정하는 방법은 무엇입니까? 동일한 수는 같아야하며 같지 않은 수는 같지 않아야합니다. 예 K = 4, N = 10 님 [1 4 8 9 4 1 8 9 4 1] ->

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    나는 이미지 분류 문제를 다루고있다. 분류하기 전에 이미지를 분할해야합니다. 나는 여러 가지 방법을 시도했다. 제 질문은 "어떻게 세분화의 정확성을 테스트 할 수 있습니까?"입니다. 성공률을 얻으려면 픽셀 차이를 기반으로 올바른 이진 이미지와 최종 이진 이미지를 비교할 계획입니다. 두 이진 이미지의 가장자리를 비교하는보다 효율적인 방법이 있습니까?

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    C++에서 CRF를 구현하거나 이미지에서 Matlab을 사용하여 세그먼테이션 문제가있는 코드가 필요합니다. 어떤 것이 더 적합한 코드 라이브러리입니까? 고차원 에너지 용어를 지원하면 좋을 것입니다. 미리 감사드립니다.

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    비디오 화면에서 사람을 감지하기 위해 opencv를 사용하여 가장자리 감지를 기반으로 포 그라운드를 추출한 다음 몇 가지 후 처리 방법을 수행했습니다. 그런 다음 인체가 일부 부품으로 분리되어있는 것을 발견했습니다. 예를 들어 머리와 다른 부품이 연결되어 있지 않습니다. 이를 위해 나는 그들을 폐쇄하기 위해 형태학적인 조작을 사용했다. 그러나 필자는 필자의