此代码使用颜色、纹理和空间数据分割图像RGB 颜色用作颜色数据使用了四个纹理特征：1. 均值 2. 方差 3. 偏度 4. 峰度归一化剪切（固有地使用空间数据） ncut参数有“SI”颜色相似度，“ST”纹理相似度，“SX”空间相似度，“r”空间阈值（相隔小于r个像素），“sNcut”保持分区的最小Ncut值（阈值），以及“ sArea" 被接受为段的最小面积（阈值） “Naotoshi Seo”的一个小修改实现用于“标准化切割”分割，可在网上获得：“ http://note.sonots.com/SciSoftware/NcutImageSegmentation.html ”，它在选择参数时很敏感。

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基于FCN-AlexNet的Semantic分割，matlab2021a测试，数据库也在里面了，可以直接运行。训练过程比较慢，需要耐心等待。

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Mask-RCNN提出了一个实例分割的框架，可以在有效地检测图像中目标的同时为每一个实例产生一个高质量分割Mask。 Mask-RCNN扩展了Faster R-CNN，通过在之前已存在的边界框回归分支上添加新的一个预测目标Mask的分支。

该程序以车牌为例，提取车牌号码。platform是matlab。内附有一张车牌示例图。