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基于MATLAB的培养皿平板琼脂图像中的细菌菌落自动计数功能

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简介：
本研究利用MATLAB开发了一套高效算法，旨在实现对培养皿中细菌菌落的自动化识别与计数，显著提升了微生物实验分析效率和准确性。 提供 colony_count.m 以自动计数细菌菌落。方法如下：1. 使用霍夫变换定位培养皿；2. 使用大津法进行阈值处理；3. 计算原始图像中存在于分割中的区域最大值的菌落。需要使用 David Young 的圆形霍夫变换函数，该函数可以在相关资源库中找到。 目前程序运行时需提供一定范围的培养皿半径作为参数。此程序最初是为解决一个堆栈溢出问题而开发的。未来计划通过自动化参数选择和减少对实验及成像条件（如照明、明暗场以及介质颜色）敏感度来提高其多功能性。

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  • 基于MATLAB的培养皿平板琼脂图像中的细菌菌落自动计数功能
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    本研究利用MATLAB开发了一套高效算法，旨在实现对培养皿中细菌菌落的自动化识别与计数，显著提升了微生物实验分析效率和准确性。 提供 colony_count.m 以自动计数细菌菌落。方法如下：1. 使用霍夫变换定位培养皿；2. 使用大津法进行阈值处理；3. 计算原始图像中存在于分割中的区域最大值的菌落。需要使用 David Young 的圆形霍夫变换函数，该函数可以在相关资源库中找到。 目前程序运行时需提供一定范围的培养皿半径作为参数。此程序最初是为解决一个堆栈溢出问题而开发的。未来计划通过自动化参数选择和减少对实验及成像条件（如照明、明暗场以及介质颜色）敏感度来提高其多功能性。
     
  • MATLAB开发——自动计数细菌群
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    本项目运用MATLAB进行图像处理和数据分析，实现对显微镜下拍摄的细菌群图片中个体数量的自动识别与统计。 在培养皿中的平板琼脂图像上使用MATLAB开发自动化计数细菌群的功能。该功能可以自动进行细菌菌落的计数。
     
  • 基于HOG特征的细菌图像处理MATLAB代码-BacteriaImageProcess：用于图像分割和细菌种类识别的项目...
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    BacteriaImageProcess是一款基于MATLAB开发的工具，利用HOG特征进行细菌图像处理，旨在实现精确的图像分割及细菌分类识别。 我们项目的目标是分割细菌图像并识别其中的细菌种类。为此，在Matlab环境中实现了卷积RBM（CRBM），以完成任务。我们的方法借鉴了cdbn-github中的代码，该代码使用卷积RBM进行无监督特征学习，并通过GMM/BMM初始化来缩短训练时间。在特征提取之后，我们利用liblinear工具箱来进行监督分类。 项目的第一部分包括所有相关代码，在cdbn文件夹中可以找到我编写的CRBM代码和用于第一层的GMM初始化以及第二层使用的BMM初始化（Sohn等人的论文详细讨论了这些初始化的重要性）。训练卷积深度信念网络需要进行分层预训练，即首先训练第一层，然后冻结该层参数后再继续训练下一层。 项目第二部分旨在识别图像中的细菌种类。为此，我们手动标记前景斑块，并将其分类为17类。由于一些相邻的斑块涉及物种和背景，因此我们也考虑了这些情况，总共包括了18个类别。
     
  • MATLAB中的细菌群程序
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    本程序利用MATLAB模拟细菌群体的行为和动态，通过编程实现细菌生长、繁殖及相互作用的模型，适用于微生物学研究与教育。 细菌群的MATLAB程序可以使用。
     
  • Matlab中的细菌觅食算法
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    简介：本文介绍了在MATLAB环境下实现的一种优化算法——细菌觅食算法。通过模拟自然界中细菌寻找食物的行为模式，该算法被广泛应用于各种复杂问题的求解之中，具有较强的全局搜索能力和稳定性。 细菌觅食算法的MATLAB源程序，要求是完整的并且可以运行的代码。
     
  • 基于MATLAB的细菌觅食算法实现
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    本研究利用MATLAB软件平台实现了细菌觅食优化算法的编程与仿真，旨在探索该算法在复杂问题求解中的应用潜力及优化效果。 使用MATLAB实现细菌觅食算法，并应用于用户函数优化。
     
  • AI菌落计数模型训练的数据集
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    本数据集专为训练AI进行微生物菌落自动计数设计，包含大量标注清晰的细菌生长图像，旨在提高实验室效率与准确性。 AI智能菌落计数模型训练数据集。
     
  • MATLAB中的细菌觅食算法实现
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中实现细菌觅食优化算法的过程和方法，并探讨了其应用于解决复杂优化问题的有效性。 本段落档严格按照细菌觅食算法的思想及其步骤使用MATLAB进行实现，有助于初学者更深入地理解和研究BFA算法。
     
  • 高清细菌图像在显微镜下分割的数据集
    优质
    本数据集包含大量高清晰度细菌图像，旨在通过先进的图像处理技术，在显微镜下对各类细菌进行精确分割与分类，为微生物学研究提供强大支持。 显微镜下的细菌高清图像分割的数据集。
     
  • 细菌觅食优化-MATLAB开发
    优质
    细菌觅食优化-MATLAB开发是基于MATLAB平台实现的一种新型群体智能算法——细菌觅食优化算法的学习与应用项目。此项目通过模拟细菌在环境中的生存行为，解决复杂优化问题，并提供丰富的代码示例和详细教程，适合科研人员及学生深入研究和实践。 经典细菌觅食优化与 Rosenbrock 函数的应用。该代码改进了 Wael Korani 的细菌觅食算法，并基于陈、汉宁、朱云龙和胡坤元的“协同细菌觅食优化”中的第 2.2 节内容。当前，BFO 代码被编程为优化二变量 Rosenbrock 函数，即 f(x,y) = (ax)^2 + b*(yx^2)^2 ，rose_fungraph 绘制了该函数的计数图。为了优化其他功能，需要修改健身BFO.m 文件的内容。