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  • 图像分割,图像轮廓手动分割,可活动轮廓曲线值,matlab代码
  • matlab 图像分割

    2020-05-13 16:03:33
    matlab图像分割什么是图像分割固定阈值分割自适应阈值分割分割效果增强平滑处理 什么是图像分割 将数字图像划分成不相交,不重合的区域的过程就叫图像分割。 这很像PhotoShop里面的快速选取工具,判断边界,分割边界...

    什么是图像分割

    将数字图像划分成不相交,不重合的区域的过程就叫图像分割。
    这很像PhotoShop里面的快速选取工具,判断边界,分割边界。

    固定阈值分割

    先上效果图
    在这里插入图片描述
    这里阈值我手动设置成了0.35,当然,你也可以通过“最大类间方差法”(OTSU)来找到一个最佳阈值。

    OTSU:找到灰度直方图中两峰之间的最低点作为阈值。

    %固定阈值分割
    %原图
    I = imread('coins.png');
    subplot(221);imshow(I);
    
    % 直方图
    subplot(2,2,[2,4]);imhist(I);
    
    %固定阈值分割,这里阈值为 0.35
    level = 0.35;
    
    %im2bw 为分割函数
    I_2bw = im2bw(I,level);
    subplot(223);imshow(I_2bw);
    

    自适应阈值分割

    先上效果图
    在这里插入图片描述
    采用自适应阈值分割方法比采用直方图分割有更好的分割效果。
    对于不同的图像的适应性也更强。

    %自适应阈值分割
    %原图
    I = imread('coins.png');
    subplot(221);imshow(I);
    I = im2double(I);
    
    %直方图
    subplot(2,2,[2,4]);imhist(I);
    
    diff = 0.01; %设定一个迭代终止值
    level1 = ( min(I(:)) + max(I(:)) ) / 2; %初值,当然自己目测一个常数也是可以的
    arr1 = find(I>level1);  %第一部分图像
    arr2 = find(I<=level1); %第二部分图像
    level2 = ( (mean(I(arr1))) + (mean(I(arr2))) ) / 2; %两部分图像取平均
    %通过迭代产生最佳阈值
    while abs(level1 - level2) < diff
        arr1 = find(I>level1);
        arr2 = find(I<=level1);
        level2 = ( (mean(I(arr1))) + (mean(I(arr2))) ) / 2;
    end
    
    %im2bw 为分割函数
    I_2bw = im2bw(I,level2);
    subplot(223);imshow(I_2bw);
    

    分割效果增强

    对于边界不是非常明显的图像,可以对图像进行“平滑处理”后再进行分割。

    平滑处理

    平滑处理,是增强图像边界的一种方式。

    展开全文
  • 图像处理手动自动分割 matlab程序

    热门讨论 2009-05-23 22:52:22
    图像处理手动分割 自动分割 matlab程序
  • 作者:Kayo Yin编译:ronghuaiyang导读只使用1349张图像训练Mask-RCNN,有代码。...在这些任务中,我们依靠机器的能力来识别物体。我们经常看到的与目标识别相关的任务有4个:分类和定位、目标检测、语义分割和...

    作者:Kayo Yin

    编译:ronghuaiyang

    导读

    只使用1349张图像训练Mask-RCNN,有代码。

    代码:https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation

    6c48413ace9f18c7d55847f73ed09c5f.png

    介绍

    计算机视觉的进步带来了许多有前途的应用,如自动驾驶汽车或医疗诊断。在这些任务中,我们依靠机器的能力来识别物体。

    我们经常看到的与目标识别相关的任务有4个:分类和定位、目标检测、语义分割和实例分割。

    21609856c3cd7eb6eb3a9651d4594e46.png

    分类和定位中,我们感兴趣的是为图像中目标的分配类标签,并在目标周围绘制一个包围框。在这个任务中,要检测的目标数量是固定的

    物体检测不同于分类和定位,因为这里我们没有预先假设图像中物体的数量。我们从一组固定的目标类别开始,我们的目标是分配类标签,并在每次这些类别中的一个目标出现在图像中时绘制边界框。

    语义分割中,我们为每个图像像素分配一个类标签:所有属于草的像素被标记为“grass”,属于羊的像素被标记为“sheep”。值得注意的是,例如,这个任务不会对两只羊产生区别。

    我们的任务是实例分割,它建立在目标检测和语义分割之上。在目标检测中,我们的目标是在预定义的类别中标记和定位目标的所有实例。但是,我们没有为检测到的目标生成边界框,而是进一步识别哪些像素属于该目标,就像语义分割一样。与语义分割不同的是,实例分割为每个目标实例绘制一个单独的掩码,而语义分割将为同一类的所有实例使用相同的掩码。

    在本文中,我们将在一个很小的Pascal VOC数据集上训练一个实例分割模型,其中只有1349张图像用于训练,100张图像用于测试。这里的主要挑战是在不使用外部数据的情况下防止模型过拟合。

    数据处理

    标注采用COCO格式,因此我们可以使用pycocotools中的函数来检索类标签和掩码。在这个数据集中,共有20个类别。

    dbacf7f21bffe82cc190ed388daf71f3.png

    下面是一些训练图像和相关mask的可视化显示。mask的不同阴影表示同一目标类别的多个实例的不同掩码。

    f7cb60b184609758e9ba4ce35e3f7752.png

    图像的大小和长宽比各不相同,因此在将图像输入模型之前,我们调整每个图像的尺寸500x500。当图像尺寸小于500时,我们对图像进行优化,使最大边的长度为500,并添加必要的零以获得正方形图像。

    8abd791e2e57e92c63d1db0a6e2e0f75.png

    为了使模型能够很好地泛化,特别是在这样一个有限的数据集上,数据增强是克服过拟合的关键。对于每一个图像,以0.5的概率水平翻转,以0.9到1倍的尺度进行随机剪裁,以0.5的概率进行高斯模糊,标准差为随机,对比度随机调整尺度为0.75和1.5之间,亮度随机调整尺度在0.8和1.2之间,以及一系列随机仿射变换如缩放、平移、旋转,剪切。

    Mask-RCNN

    我们使用matterport实现的Mask-RCNN进行训练。虽然结果可能会很好看,但我们不会用MS COCO的预训练权重来展示我们如何只用1349张训练图像就能得到好的结果。

    Mask-RCNN是在2017年Mask-RCNN论文中提出的,是同一作者对Faster-RCNN的扩展。Faster-RCNN被广泛应用于目标检测,模型在被检测物体周围生成包围盒。Mask-RCNN进一步生成了目标的mask 。

    我将在下面简要介绍模型体系结构。

    e968b28e930a82bfc7197315068a0cec.png

    首先,我们使用一个主干模型从输入图像中提取相关的特征。在这里,我们使用ResNet101架构作为骨干。图像由张量(500,500,3)转换为特征图(32,32,2048)。

    然后将之前获得的特征输入到一个区域建议网络(RPN)中。RPN扫描feature map的区域,称为anchors,并尝试确定包含目标的区域。这些anchor的尺寸和纵横比各不相同。RPN为每个anchor分配一个类别:前景(正样本anchor)或背景(负样本anchor)。中性anchor是指不影响训练的anchor。

    a8d6d4567d6300d8f4eb78cb096f66f0.png

    正样本anchors(左),中性anchors(中),负样本anchors(右)

    建议层然后挑选最有可能包含目标的anchor,并优化anchor框以更接近目标。当太多anchor点重叠时,只保留前景分数最高的那个(非最大抑制)。这样,我们就得到了感兴趣的区域 (ROI)。

    32f9e72a8e5c8c1fba92f1c1eb7f699d.png

    对于每个由ROI分类器选中的目标区域,模型生成28x28的mask。在训练过程中,将 ground truth mask缩小,用预测的mask计算损失,在推理过程中,将生成的mask放大到ROI的边界框大小。

    迁移学习

    特别是在数据有限的情况下,更快更好地训练模型的关键是迁移学习Imagenet数据集是一个巨大的自然图像语料库,类似于我们的图像。因此,我们可以将Resnet101骨干模型的权值初始化为在Imagenet上预先训练的权值。这将提高我们得到的特征图的准确性,从而提高整个模型。

    ddf31ab7be18753dd1cdda5876080d9c.png

    为了微调在Imagenet上预训练的模型,我们首先只训练model heads。然后我们在剩下的epochs中训练从ResNet level 4和以上的层。这个训练方案也有助于最小化过拟合。我们可以不去微调第一层,因为我们可以重用模型从自然图像中提取特征的权重。

    结果 & 检测pipeline可视化

    我们的测试集上获得的mAP为0. 53650。下面是随机选择测试图像的模型输出的一些可视化结果:

    88538091e1e6d72cd27673989336c0b5.png

    我们还可以看到算法不同步骤的输出。下面,我们有在边界框细化之前的top anchors的得分。

    ec48a3ef14f3387203783dceb8cd7256.png

    接下来,我们有了细化的边界框和非最大抑制后的输出。这些建议然后被输入分类网络。注意,在这里,我们有一些框框住了一些目标,比如标志,这些目标不属于我们定义的目标类别。

    03576325317117f2270f9306081be595.png

    在建议区域上运行分类网络,得到正样本的检测,生成类概率和边界框回归。

    6aa2eeac9d588ebeb88113b5efe7b0f8.png

    在得到边界框并对其进行细化后,实例分割模型为每个检测到的目标生成mask。mask是soft masks(具有浮点像素值),在训练时大小为28x28。

    d1e13a7a00e54392d1a38dfb9a4d3a40.png

    最后,预测的mask被调整为边界框的尺寸,我们可以将它们覆盖在原始图像上以可视化最终的输出。

    738f94d96c0799ac1cba3b9c05f10720.png

    英文原文:https://towardsdatascience.com/overcome-overfitting-during-instance-segmentation-with-mask-rcnn-32db91f400bc

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    展开全文
  • 实现多光谱图像的分割手动采点MATLAB,对任意点位置均可,亲测绝对可用,读入的图片要换分别为多光谱图和PS处理后的多光谱图。
  • MATLAB自适应阈值分割代码

    热门讨论 2008-11-13 18:15:25
    目前有很多阈值分割的程序,但是大部分需要自己手动设置阈值,这样就导致分割精度不高,此程序可以自动求取最佳阈值,分割效果很好。
  • MATLAB可视化手动抠图

    千次阅读 热门讨论 2018-11-22 21:24:30
    在做图像处理的时,常常需要对目标(感兴趣区域)进行分割,有时需要人工提取目标(抠图)。通过提供坐标范围进行提取,不够直观且难以一次成功。所以实现了一个简易的、可视化的、手动取点的抠图代码,分享给大家。


    by HPC_ZY

    在做图像处理的时,常常需要对目标(感兴趣区域)进行分割,有时需要人工提取目标(抠图)。通过提供坐标范围进行提取,不够直观且难以一次成功。所以实现了一个简易的、可视化的、手动取点的抠图代码,分享给大家。
    效果图如下:
    手动选点生成选择范围
    获取结果


    第一步:手动选点

    核心函数: [x, y, button] = ginput(N),用于获取鼠标所在坐标。其中,
    x,y为鼠标坐标;
    button为键位,返回值为1(左键),2(滚轮),3(右键);
    N为记录点击的次数。

    • 准备工作
      显示图像,并初始化数组。
    [M,N,D]=size(im);
    figure
    imshow(im)
    k=0;
    p=[];
    
    • 手动选点
      由于选取点数不确定,不能预设N值。所以通过数据按键来判断是否继续。
    hold on
    while 1
        [x,y,flag]=ginput(1);
        if flag==1
            k=k+1;
            p(k,1:2)=round([y,x]); % 交换,取整保存
            plot(x,y,'b.','MarkerSize',20) % 标记
       else
            break
        end
    end
    hold off
    

    为了使当前选取范围更直观,可连接各选取点。修改后如下:

    hold on
    while 1
        [x,y,flag]=ginput(1);
        if flag==1
            k=k+1;
            p(k,1:2)=round([y,x]); % 交换,取整保存
            plot(x,y,'b.','MarkerSize',20) % 标记
            if k>1
               line([p(k-1,2),p(k,2)],[p(k-1,1),p(k,1)],'LineWidth',2) 
            end
        else
            line([p(1,2),p(k,2)],[p(1,1),p(k,1)],'LineWidth',2) 
            break
        end
    end
    hold off
    

    注意:由于图像像素坐标索引与xy坐标系相反,所以要交换位置。


    第二步:生成蒙板

    主要方法:按序连接所有点形成封闭图形,并进行填充生成蒙板。

    • 编写脚本函数,实现连线功能
      核心原理:根据公式y-y0=k(x-x0),可计算线段表达式,从而通过取整确定线段覆盖的像素位置。详细计算过程不再赘述,实现如下:
    % 其中 p0,p1为两个点的坐标,a为蒙板
    function a=pixelcontect(a,p0,p1)
    
    a(p0(1),p0(2))=1;
    a(p1(1),p1(2))=1;
    dis=p1-p0;
    gap=((-1).^double(dis<0));
    absdis=abs(dis);
    more=max(absdis);
    less=min(absdis);
    
    if absdis(1)>=absdis(2)
        dir1=[gap(1),0];
        dir2=[0,gap(2)];
    else
        dir2=[gap(1),0];
        dir1=[0,gap(2)];
    end
    
    lmp=less/more;
    i=0;j=0;
    while i<more
        p0=p0+dir1;
        a(p0(1),p0(2))=1;
        i=i+1;
     if i<more
            p1=p1-dir1;
            a(p1(1),p1(2))=1;
            i=i+1;
        end
     if j/i<lmp
            if j<less
                p0=p0+dir2;
                a(p0(1),p0(2))=1;
                j=j+1;
            end
            if j<less
               p1=p1-dir2;
                a(p1(1),p1(2))=1;
                j=j+1;
            end
        end
    end
    
    end % 函数结束
    
    
    • 循环调用,完成全点连接
      初始化蒙板,循环调用标记区域轮廓。
    mask=zeros(M,N);
    for i=1:k
        if i<k
            mask=pixelcontect(mask,p(i,:),p(i+1,:)); % 依次连接所有点
        else
            mask=pixelcontect(mask,p(i,:),p(1,:)); % 末尾与起点相连
        end
    end
    
    
    • 填充模板
    mask=imfill(mask,'hole');
    

    第三步:提取目标

    out=mask.*im; 
    

    注意:此处默认图像为double类型,可根据自己实际类型调整上述代码,否则报错-矩阵类型不一致。

    若处理彩色图像,可加入以下代码

    if D>1 
       mask=cat(3,mask,mask,mask); 
    end
    

    最后

    我们可以获得
    1 p —— 标记点的坐标
    2 mask —— 蒙板
    3 out —— 目标图像

    最后附上完整代码(简易版)

    %% 主函数
    function [out,mask,p]=manseg(im)
    % 准备工作
    [M,N,D]=size(im);
    figure
    imshow(im)
    k=0;
    p=[];
    
    % 手动选点
    hold on
    while 1
        [x,y,flag]=ginput(1);
        if flag==1
            k=k+1;
            plot(x,y,'b.','MarkerSize',20)
            p(k,1:2)=round([y,x]);
            if k>1
               line([p(k-1,2),p(k,2)],[p(k-1,1),p(k,1)],'LineWidth',2) 
            end
        else
            line([p(1,2),p(k,2)],[p(1,1),p(k,1)],'LineWidth',2) 
            break
        end
    end
    hold off
    
    % 生成蒙板
    mask=zeros(M,N);
    for i=1:k
        if i<k
            mask=pixelcontect(mask,p(i,:),p(i+1,:));
        else
            mask=pixelcontect(mask,p(i,:),p(1,:));
        end
    end
    mask=imfill(mask,'hole');
    
    if D>1
       mask=cat(3,mask,mask,mask); 
    end
    
    % 提取目标
    out=mask.*im; % 注意:由于mask类型是double,所以用户输入的im也改成double,否则报错类型不匹配。
    
    end
    
    %% 子函数
    function a=pixelcontect(a,p0,p1)
    % ---------详见上文
    end
    
    

    补充

    很多选手提出第44行代码报错的问题,调用的时候进行如下操作即可

    im = double(im); % 假设im是你要处理的图片,且类型为uint8
    [out,mask,p]=manseg(im);
    out = uint8(out); % 转回uint8
    

    因为我在处理图像之前喜欢归一化(im2double()),所以就不存在这些问题.

    由于不少网友在使用中遇到问题,现将测试代码上传
    https://download.csdn.net/download/xsz591541060/11151459

    展开全文
  • 我数字图像处理的作业,内有实验报告、m文件、图像文件 包括的实验为: 1.Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯算子、LoG算子和Canny算子等进行...2.手动阈值分割 3.迭代阈值和OTSU算法对图像进行二值化分割
  • 1、手动选取多种子点 2、自动选取多种子点 3、改进种子点生长条件和停止生长条件
  • 使用没有边缘的主动轮廓和多尺度加速度进行分割。包含GUI 该工具箱实现了基于能量的分割算法,该算法使用基于有限差分的...这不是完整的多网格算法,比例导航以“手动”模式提供,用于“图像学习”。一旦掌...

    使用没有边缘的主动轮廓和多尺度加速度进行分割。包含GUI

    该工具箱实现了基于能量的分割算法,该算法使用基于有限差分的水平集演化。(请参阅[1],[2])。
    实现了曲线演化的多尺度控制-这大大降低了初始化的敏感性,并提高了执行速度10-1000甚至更多([3])。

    给定分割问题,可以使用此GUI来找到适当的参数,以针对所使用的图像类别产生所需的分区。
    如果需要,然后可以将工具箱中的功能重新用于脚本算法。

    注意:
    这不是完整的多网格算法,比例导航以“手动”模式提供,用于“图像学习”。一旦掌握了窍门,就可以对该位进行编码 。在同一行上,会计算并显示错误,但没有做出决定,迭代控制也保留在“手动”上。

    有关算法的详细信息,请参见最后的参考。

    从GUI可以:
    -使用“加载/保存”菜单加载数据并保存中间状态
    -选择分段参数(Mu,Lambda +,Lambda-,dt,Nu)
    -迭代(放松)选定的步骤数
    -延长,限制,重新设置级别集
    -可视化当前解决方案
    -检查错误(以及更多好东西,例如错误函数梯度,残差等)
    -设置各种选项(级别集初始化样式,正则化,缩放深度,#steps)

    有关界面和实现的更多详细信息,请参见GUI中的相应帮助部分。

    获取源码:https://ai.52learn.online/9313

    展开全文
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    2014-07-01 14:09:42
    matlab区域生长道路分割,不需要手动提取,运用阈值分割的方法
  • 需要的工具:Matlab及SPM8/SPM12 一、SPM8/12的VBM分析 1)首先将DICOM格式转换为NIFTI格式; 2)用display查看图像,可以手动进行AC-PC校正(此时最好校正,后面需要用到); 3)图像分割:运用new segment将T1结构...
  • matlab制作gif图片

    千次阅读 2020-11-14 19:59:25
    今天来分享一个非常实用的程序,用matlab制作gif图片。主要用于ppt答辩,这个程序可以实现整体快进、分段快进、每一帧的播放时间、截取图片序列的局部和图片大小压缩等功能。我根据制作gif图片所需的图片序列的来源...
  • 值得注意的是,当你选择了自动阈值的时候,你不能再通过鼠标左键在直方图上手动调整阈值大小了哦,这个时候你只需要将阈值方式调回“直接阈值”即可重新自己调整! 除了有关作业的更新之外,这次更新还调整了图片...

空空如也

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matlab手动分割

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