Отобразите сегментацию

Изображения сегмента

Сегментация изображений является процессом разделения изображения в части или области. Это деление на части часто основано на характеристиках пикселей в изображении. Например, один способ найти области в изображении состоит в том, чтобы искать резкие разрывы в пиксельных значениях, которые обычно указывают на ребра. Эти ребра могут задать области. Другие методы делят изображение на области на основе значений цвета или структуры.

Приложения

Color ThresholderИзображение порогового цвета
Image SegmenterСегментируйте изображение путем совершенствования областей
Volume SegmenterШкала полутонов сегмента 3-D или RGB объемные изображения

Функции

развернуть все

graythreshГлобальный порог изображений с помощью метода Оцу
multithresh Многоуровневые пороги изображений с помощью метода Оцу
otsuthreshГлобальный порог гистограммы с помощью метода Оцу
adaptthreshАдаптивный порог изображений с помощью локальной статистики первого порядка
grayconnectedВыберите непрерывную область изображений с подобными уровнями яркости с помощью метода заливки
watershedПреобразование Водораздела
activecontourИзображение сегмента в передний план и фон с помощью активных контуров (змеи) метод роста области
lazysnappingИзображение сегмента в передний план и фон с помощью основанной на графике сегментации
grabcutИзображение сегмента в передний план и фон с помощью итеративной основанной на графике сегментации
imseggeodesicИзображение сегмента в две или три области с помощью геодезической основанной на расстоянии цветной сегментации
imsegfmmСегментация бинарного изображения с помощью быстро идущий метод
gradientweightВычислите веса для пикселей изображения на основе градиента изображений
graydiffweightВычислите веса для пикселей изображения на основе полутонового различия в интенсивности
imsegkmeansK-средних значений, кластеризирующие базирующуюся сегментацию изображений
imsegkmeans3K-средних значений, кластеризирующие базирующуюся сегментацию объема
superpixels2D суперпиксельная сверхсегментация изображений
superpixels33-D суперпиксельная сверхсегментация 3-D изображения
imoverlayЗапишите бинарную маску в 2D изображение
overlayНаложите матричные области метки на 2D изображении
label2idxПреобразуйте матрицу метки в массив ячеек линейных индексов
boundarymaskНайдите контуры области сегментации
jaccardКоэффициент подобия Jaccard для сегментации изображений
diceКоэффициент подобия Sørensen-Dice для сегментации изображений
bfscoreОчертите соответствие со счетом к сегментации изображений

Темы

Сегментация Используя Color Thresholder

Изображение сегмента и создает маску Используя приложение Color Thresholder

В этом примере показано, как сегментировать изображение и создать бинарный рисунок маски с помощью приложения Color Thresholder.

Получите живые изображения в приложении Color Thresholder

Можно выполнить цветную пороговую обработку на изображении, полученном от живой веб-камеры USB.

Отобразите сегментацию Используя облака точек в приложении Color Thresholder

В этом примере показано, как сегментироваться, изображение с помощью облака точек управляют в приложении Color Thresholder.

Сегментация Используя фильтры Габора, суперпиксели и другие методы

Постройте классификацию земель с цветными функциями и суперпикселями

В этом примере показано, как выполнить классификацию типа земли на основе цветных функций с помощью кластеризации K-средних значений и суперпикселей.

Легкие сегмента от 3-D скана грудной клетки

В этом примере показано, как выполнить 3-D сегментацию с помощью активных контуров (змеи).

Сегментация Используя Volume Segmenter

Создайте бинарную маску Используя Volume Segmenter

В этом примере показано, как сегментировать объем в приложении Volume Segmenter.

Создайте Семантическую Сегментацию Используя Volume Segmenter

В этом примере показано, как создать семантическую сегментацию объема с помощью приложения Volume Segmenter.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте