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基于Python的数据图像处理大作业（图割）【100011311】

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简介：
本作品为数据图像处理课程的大作业，运用Python编程实现图像分割技术中的图割算法，对图像进行高效精准的分割处理。项目编号：100011311。 Graph-Cut 是由 Yuri Y. Boykov 等人在 2001 年提出的一种交互式的图像分割算法，它是一种非常有用且流行的能量优化方法，主要用于前景与背景的分离以及抠图等任务。该算法的目标是找到一个最小割，将图中的顶点划分为两个互不相交的子集 S 和 T，这两个子集分别对应于图像中的前景像素集合和背景像素集合，从而完成图像分割的任务。

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  • 基于Python的数据图像处理大作业（图割）【100011311】
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    本作品为数据图像处理课程的大作业，运用Python编程实现图像分割技术中的图割算法，对图像进行高效精准的分割处理。项目编号：100011311。 Graph-Cut 是由 Yuri Y. Boykov 等人在 2001 年提出的一种交互式的图像分割算法，它是一种非常有用且流行的能量优化方法，主要用于前景与背景的分离以及抠图等任务。该算法的目标是找到一个最小割，将图中的顶点划分为两个互不相交的子集 S 和 T，这两个子集分别对应于图像中的前景像素集合和背景像素集合，从而完成图像分割的任务。
     
  • 数字图像处理大作业——基于Python、OpenCV和Qt的拍照图像处理
    优质
    本项目为数字图像处理课程的大作业，利用Python结合OpenCV和Qt框架开发了一款拍照及后期编辑软件，实现了多种图像处理功能。 该功能集包括：1. 图片文字识别；2. 空间转换；3. 图像旋转；4. 图像缩放；5. 图像翻转；6. 图像投影矫正；7. 图像二值化处理；8. 图像校正操作；9. 纹理平滑优化；10. 纹理增强技术。
     
  • 图像处理作业：图像分割
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    本作业聚焦于图像分割技术的研究与应用，通过理论学习和实践操作，探索多种图像分割算法及其在实际场景中的实现方法。 图像分割对于初学者来说可能会有所帮助，特别是应用于细胞计数的场景中。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业
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    本项目为一门基于MATLAB软件的数字图像处理课程的大作业，涵盖了图像增强、滤波及边缘检测等多个方面，旨在提高学生在实际应用中解决图像处理问题的能力。 图像分割系统是一种用于进行边缘检测的工具。该系统主要包括噪声处理、边缘检测等功能，以实现对图像的有效分割。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业——图像去遮挡
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    本项目运用MATLAB进行数字图像处理，专注于解决图像中的遮挡问题。通过算法优化和实验验证，实现被遮挡物体的有效恢复与展示。 作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，并恢复被遮挡的部分。需要处理两张图片：第一张图中的前景栏杆较窄；第二张图中大部分栏杆也较细，但有一根特别粗的栏杆。 为了实现这一目标，首先要确定哪些区域被遮挡物覆盖，即生成一个 mask。这一步通过一系列图像处理技术来完成。针对第一张图片，由于其遮挡物较为狭窄，采用了 Fast Marching Method 算法进行去遮挡操作；该算法运行速度快，并且对于窄小的遮挡效果较好，但对宽度超过15像素的宽大物体修复时会产生模糊现象。 考虑到第二张图中存在较粗大的栏杆部分，这里采用 Criminisi 算法来进行处理。Criminisi 算法虽然在计算上较为耗时，但在去除较大遮挡物方面表现优异。同时对算法进行了一些调整以提升其运行效率，并保持修复质量不受影响。 此外还设计了一个简易的用户界面方便使用可执行文件操作这些图像处理功能。鉴于去遮挡过程难以通过矩阵运算实现而只能依靠 for 循环，这使得整个程序在速度上较为缓慢。为了提高性能，在实际应用中缩小了图片尺寸以减少计算时间。
     
  • 基于Python的图像处理分割系统
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    本项目开发了一个基于Python的图像处理和分割系统，利用先进的计算机视觉技术，实现高效、精准的图像识别与分析。该系统适用于多种应用场景，包括医疗影像分析、工业检测等。 这是一个使用Grabcut算法编写的简易图像分割系统的主界面代码，编程语言为Python，能够实现图像前景与背景的分离，并且效果非常好。
     
  • 图像处理大作业-ImageEnhancement.rar
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    本资源为《图像处理大作业-ImageEnhancement》项目文件，包含多种图像增强技术实现代码及实验报告，适用于学习和研究数字图像处理的学生与爱好者。 图形图像处理大作业包括锐化、灰度化、图像增强和二值化等功能。这些功能的代码可以在GitHub上找到。我根据需要的功能学习了之前的代码，并添加了锐化部分，确保代码易于理解。
     
  • MATLAB大作业——图像处理
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    本课程作业基于MATLAB平台，深入探讨并实践了多种图像处理技术，包括但不限于图像增强、滤波及特征提取等，旨在提升学生在数字图像处理领域的理论与实操能力。 图像处理是指利用计算机技术对图像进行加工和分析的一种方法，在医学影像、遥感技术和工业自动化等领域有着广泛应用。本次MATLAB大作业旨在探讨一些常用的图像处理技巧与算法，并借助MATLAB强大的矩阵运算及工具箱来实现。 首先，我们将学习如何使用imread和imshow函数在MATLAB中读取并显示各种格式的图像文件。接下来是进行一系列基础操作的学习，包括裁剪、缩放以及旋转等步骤，这些可以通过矩阵计算或内置功能轻松完成。 此外，我们还将研究一些常见的增强与滤波算法，比如直方图均衡化、高斯滤波和中值滤波技术。通过应用上述方法可以有效提升图像对比度并去除噪声，从而改善整体质量。 最后，在掌握了基础技能后，我们将进一步探索边缘检测、分割以及特征提取等高级技术的应用场景及实现方式。这些内容对于计算机视觉与模式识别等领域来说至关重要。在本作业中，我们不仅会使用MATLAB自带的算法库进行操作实践，还会尝试构建一些简单的自定义功能以加深理解。
     
  • Python代码实现的图割法图像分割(DIP大作业)
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    本项目为数字图像处理课程的大作业，利用Python编程实现了基于图割算法的图像分割技术，以达到精准分离目标物体的目的。 图割法图像分割的Python代码可用于数字图像处理课程的大作业项目。