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基于GAN的图像分割(SegGAN),附带部分数据集及可执行代码

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简介:
本项目提出了一种创新的图像分割方法SegGAN,利用生成对抗网络技术实现高效精准的图像分割。项目资料包括详细文档、部分训练数据集和完整的可执行代码,便于研究与应用开发。 基于ISIC 2017数据集,使用生成对抗网络(GAN)实现图像分割。该GAN结构清晰明了,适合初学者学习和理解程序代码。

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客服
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  • GANSegGAN),
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    本项目提出了一种创新的图像分割方法SegGAN,利用生成对抗网络技术实现高效精准的图像分割。项目资料包括详细文档、部分训练数据集和完整的可执行代码,便于研究与应用开发。 基于ISIC 2017数据集,使用生成对抗网络(GAN)实现图像分割。该GAN结构清晰明了,适合初学者学习和理解程序代码。
  • Unet注释)
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    本项目基于Unet架构实现图像分割任务,并提供详细代码注释。适用于医学影像分析等领域研究者参考学习。 本资源使用PyTorch实现UNet,并包含少量医学图像数据集作为示例以及详细的代码注释。只需一键即可运行,非常适合想要学习图像分割的初学者。该代码可作为模板,在任何场景下进行修改与应用;同时可以利用提供的少量数据来创建自己的数据集,以完成其他图像分割任务。
  • 四叉树Matlab)091期.zip
    优质
    本资源提供了一种基于四叉树算法的图像分割方法,并包含详细的MATLAB实现代码,适用于计算机视觉与图像处理领域的学习和研究。 四叉树图像分割(Matlab源码) 第091期.zip
  • 水岭算法Matlab 390期】.zip
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    本资源提供了一种使用分水岭算法进行图像分割的方法,并包含了完整的Matlab实现代码,适用于学习和研究。适合希望深入理解分水岭算法在图像处理中应用的读者和技术爱好者。 【图像分割】分水岭算法图像分割【含Matlab源码 390期】.zip 这段文字描述了一个关于使用分水岭算法进行图像分割的资源包,其中包括了用于实现这一技术的MATLAB源代码,并且被打上了“第390期”的标签。这样的资料通常会为研究者和开发者提供一个实践该算法的具体实例或者案例分析。
  • 直觉模糊C均值(IFCM)【Matlab 120期】.zip
    优质
    本资源提供了一种利用直觉模糊C均值(IFCM)算法进行图像分割的方法,并包含详细的Matlab实现代码,适合研究与学习使用。 【图像分割】直觉模糊C均值聚类图像分割IFCM代码示例(包含Matlab源码)
  • 】利用FCM和KFCMMRIMATLABGUI).md
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    本Markdown文档提供了基于FCM与KFCM算法的MRI图像分割的MATLAB实现代码及图形用户界面(GUI),便于医学影像处理研究。 【图像分割】基于FCM+KFCM MRI图像分割matlab源码含GUI 本段落档提供了使用FCM(Fuzzy C-means)和KFCM算法进行MRI图像分割的MATLAB代码及图形用户界面(GUI)的相关内容。
  • Yolov8-Seg模型源,含实例测试Demo
    优质
    本项目提供Yolov8-Seg模型源代码,支持高效实例分割任务,并包含相关数据集及可执行测试示例Demo,便于快速上手和实验。 这份资源提供了一个针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码示例,使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型与 COCO128-seg 数据集进行目标检测及实例分割任务。该资源包含一个可以直接运行的实例分割解决方案,并确保用户无需额外下载数据即可开始模型训练和验证。此资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型,适合希望快速部署和测试深度学习模型的开发者与研究人员,特别是那些在计算机视觉领域工作的人士。
  • QtC++绘程序(文件)
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    本项目为一个使用Qt框架编写的C++绘图应用程序,提供丰富的绘图功能,并包含完整源码和可执行文件。适合学习与参考。 以下是代码的简化版本: ```cpp MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) : QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow) { ui->setupUi(this); // 给pixmap赋值并设置背景色 pixmap = new QPixmap(900, 600); pixmap->fill(Qt::white); // 根据pixmap创建一个qpainter,并将控件添加到UI中 painter= new QPainter(pixmap); ui->pixmap_label->setPixmap(*pixmap); // 初始化填充颜色下拉框并关联信号和槽函数 connect(ui->linecolor_r_slider, SIGNAL(valueChanged(int)), this, SLOT(linecolor_changed())); connect(ui->linecolor_g_slider, SIGNAL(valueChanged(int)), this, SLOT(linecolor_changed())); connect(ui->linecolor_b_slider,SIGNAL(valueChanged(int)),this,SLOT(linecolor_changed())); ui->fillcolor_comboBox->addItem(黑色); ui->fillcolor_comboBox->addItem(白色); ui->fillcolor_comboBox->addItem(红色); ui->fillcolor_comboBox->addItem(绿色); ui->fillcolor_comboBox->addItem(蓝色); ui->fillcolor_comboBox->addItem(黄色); connect(ui->fillcolor_comboBox,SIGNAL(currentTextChanged(QString)),this,SLOT(fillcolor_changed())); } MainWindow::~MainWindow() { delete ui; delete pixmap; delete painter; // 删除其他未在类中定义的指针 if(linecolor) {delete linecolor;} if(fillcolor){delete fillcolor;} if(circle) {delete circle;} if(rect) {delete rect;} } // 绘制按钮点击事件处理函数 void MainWindow::on_draw_button_clicked() { int index = ui->tabWidget->currentIndex(); // 根据选项卡索引绘制圆或矩形 if (index == 0) { circle = new Circle(new QPoint(ui->circle_x_spinBox->value(),ui->circle_y_spinBox->value()),ui->circle_r_spinBox->value()); circle->draw(painter); } else if(index==1) { rect=new Rect(new QPoint(ui->rect_x_spinBox->value(),ui->rect_y_spinBox->value()), ui->rect_a_spinBox->value(), ui->rect_b_spinBox->value()); rect->draw(painter); } // 更新UI显示 ui->pixmap_label->setPixmap(*pixmap); } // 设置边线颜色的函数 void MainWindow::linecolor_changed() { linecolor = new QColor(ui->linecolor_r_slider->value(),ui->linecolor_g_slider->value(),ui->linecolor_b_slider->value()); painter->setPen(*linecolor); // 更新显示的颜色标签背景色 QPalette label_palette; label_palette.setColor(QPalette::Background, *linecolor); ui->linecolor_display_label->setAutoFillBackground(true); ui->linecolor_display_label->setPalette(label_palette); } // 设置填充颜色的函数 void MainWindow::fillcolor_changed() { QString str = ui->fillcolor_comboBox->currentText(); // 根据选择的颜色设置QColor对象 if (str == 黑色) fillcolor = new QColor(Qt::black); else if(str==蓝色) fillcolor =new QColor(Qt::blue); ... painter->setBrush(QBrush(*fillcolor)); } // 清除按钮点击事件处理函数 void MainWindow::on_clear_button_clicked() { pixmap->fill(Qt::white); ui->pixmap_label->setPixmap(*pixmap); } ``` 以上代码简化了原始的实现,并去除了不必要的注释和冗余信息。同时,为了方便阅读和理解,在一些地方进行了适当的结构调整及说明补充。
  • 】利用GMM-HMRF方法【Matlab 459期】.zip
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    本资源提供了一种基于高斯混合模型-马尔可夫随机场(GMM-HMRF)的图像分割技术,内含详细注释的Matlab实现代码,适合深入学习和研究。 图像分割是计算机视觉领域中的一个核心任务,旨在将图像划分为不同的区域或对象,每个区域具有相似的特征。本段落探讨了基于高斯混合模型(GMM)和马尔科夫随机场(HMRF)的图像分割方法,并提供了相应的Matlab源码。 高斯混合模型(GMM)是一种概率模型,假设数据是由多个高斯分布混合而成的。在图像分割中,每个像素被分配到最可能生成它的高斯分量,这有助于区分不同颜色或纹理的区域。通过学习图像像素的统计特性,如均值和方差,可以构建这些高斯分量。使用期望最大化(EM)算法估计GMM参数时,在E步骤计算每个像素属于每个高斯成分的概率;在M步骤更新这些成分的参数。 马尔科夫随机场(HMRF)是一种引入图像像素之间依赖关系的模型。将每个像素视为图中的节点,相邻像素之间的连接表示边。HMRF假设每个像素的状态不仅取决于自身的特征,还取决于其邻居的状态。定义能量函数可以鼓励相邻像素有相同的分类,从而保持图像连贯性。常用的能量函数包括平滑项和数据项:前者惩罚类别差异大的相邻像素;后者考虑像素与先验模型(如GMM)的匹配程度。 本段落结合了GMM和HMRF来改进分割效果。具体而言,GMM用于捕获像素的局部特性,而HMRF则考虑全局上下文信息。这种组合使得分割结果既具备局部一致性又符合整体结构特征。 源码部分涵盖以下关键步骤: 1. 初始化:设置图像初始分类。 2. GMM训练:对每个像素及其邻域进行采样并估计高斯混合模型的参数。 3. HMRF建模:构建像素间的关系图,定义能量函数。 4. 模型优化:应用迭代算法(如LBP或信念传播)更新每个像素的分类。 5. 分割结果评估:使用标准评价指标(如IoU和Dice系数)来衡量分割效果。 通过这个Matlab代码,学习者不仅可以了解GMM和HMRF的基本原理,还可以实践如何将它们应用于实际图像处理任务。这为深入研究高级图像分析技术——例如深度学习中的语义分割——打下坚实基础。对于希望在图像处理、计算机视觉或机器学习等领域提升技能的研究人员与工程师来说,这是一个宝贵的资源。