matlab开发-图像分割和颜色测量。这是我给定颜色图像分割和颜色测量的代码。

基础模型采用UNet++网络模型，主干采用ImageNet预训练好的timm-efficientNet-b8并在模型中添加scse注意力机制。 训练好2个模型进行结果融合。 采用FastAI框架进行代码写。 2个模型分别为，（1）数据增强，b8，训练120轮（2）数据增强，b8，训练80轮。 操作系统版本：Linux version 5.8.0-29-generic (buildd@lgw01-amd64-039) (gcc (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1)20.04) 9.3.0, GNU ld (GNU Binutils for Ubuntu) 2.34) #3120.04.1-Ubuntu SMP 星期五 11 月 6 日 16:10:42 UTC 2020 python版本：3.7.9 训练数据处理 对原始数据随机提出 1000 张作为测试集不参与训练。 利用FastAI自带的数据增强库对训练数据进行。 划分20%作为验证集。 训练策略 采用fit_flat_cos训练模式训练80轮，和训练120轮。 采用混合饲养训练。 采用亚当优化器。 在训练过程中保存miou最好的性能模型。 复现流程 执行train.sh文件进行数据划分和模型训练。 执行test.sh文件进行预测。 两个两个模型在 1000 张测试集中进行测试，并计算结果，将两个模型的每个类别的模型性能进行融合，得到最终的每个模型的模型权重，利用 miou 权重进行模型的融合。

针对粘连细胞图像，提出ECCC(Eleven Components Chain Code)链码分割算法。首先对细胞边缘二值图像进行链码统计和边缘拐点检测，新算法对Freeman链码进行了改进，在链码中加入表示边缘拐点的新的链码元素，然后计算边缘拐点的链码差来筛选真实分割点，最后对分割点线性插值实现粘连细胞分割。实验结果表明，针对2粘连和3粘连细胞，ECCC法的分割成功率分别为100%和98%，平均耗时分别为0.42 s和0.67 s，比传统链码分割法减少了近55%的计算量，在复杂的细胞图像分割中具备一定的有效性和可行性。

图像分割 该项目在实现了用于语义分割的神经网络。 项目概况 该项目的主文件是convolutional_autoencoder.py ，其中包含用于数据集处理的代码（数据集类），模型定义（模型类）以及训练代码。 为了抽象模型中的图层，我们创建了layer.py类接口。 此类当前具有两个实现： conv2d.py和max_pool_2d.py 。 要推断训练后的模型，请查看infer.py文件。 最后，有几个文件夹： 数据*包含预处理的数据集（请注意，当前模型实现应至少与128x128图像一起使用。） imgaug包含用于数据扩充的代码（ ） noteboks包含一些有趣的图像分割

针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题，利用先验知识得到肺部 ＣＴ 序列 ＲＯＩ图.像，提出超像素序列分割算法对 ＲＯＩ序列图像进行分割，采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优化，根据.聚类后样本的灰度和位置特征识别肺实质区域。在序列肺实质图像的分割结果中，单 张 ＣＴ 图像的平均处理时间为.０．６１ｓ，同时能达到９２．０９±１．５２％的平均肺部体素重合度。与已有的方法相比，所提算法能在相对较短的时间内获得.较高的分割精准度。

图像分割的经典算法，包括：AdaptiveThreshold、Bayesian、Iterative、Kmeans、MaxEntropy、MeanShiftSeg、Otsu、RegionGrowing。希望对大家有帮助。

通过分水岭算法分割细胞图像的python实现，可以直接使用，需要安装有openCV、mahotas、numpy、matplotlib包，然后python的版本最好是3.x，容易看不懂的地方都加了注释。

基于聚类算法的图像分割技术综述，马义德，，图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质是一个像素的聚类过程。本文以图像分割的聚类实质为线索，对近几年

很好用的K均值聚类算法 简单易懂 用matlab完成，可以适用于图像分割的K均值聚类

基于OpenCV-Python的木材缺陷图像分割教学软件.pdf