image-segmentation

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我想填补内部空白，并在Matlab和Opencv中分割这三个点。我不能使用形态学方法，因为它会使内部空隙变大。实际上我正在考虑几何方法，但我对如何区分内部和边界间隙没有任何想法。我的输出图像应该是这样的。感谢

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我试图实现类似完全卷积网络的东西，其中最后的卷积层使用过滤器大小1x1并输出'分数'张量。得分张量具有形状[批次，高度，宽度，num_classes]。我的问题是，tensorflow中的什么函数可以为每个像素应用softmax操作，而与其他像素无关。 tf.nn.softmax操作似乎不是为了这样的目的。如果没有这样的操作可用，我想我必须自己写一个。谢谢！更新：如果我确实需要实现自己，我

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破碎的图像边缘与canny运算符

我使用canny边缘检测器来检测输入图像的边缘。在每个输入图像中，可以有两个对象（主对象和其中的另一个对象），如示例图像中所示。因此，我应该在这样的场景中我确定自动从输入图像的上部和下部阈值（使用中位数和Sigma）来检测两个边缘。大多数时候canny可以很好地工作，但有时候图像的对比度不是很好时，边缘检测会失败，如以下示例所示（注意： - 外边缘始终正确检测到问题发生在内边缘） Canny检

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使用的OpenCV

我有一个二进制图象从二进制图像中删除的半弯曲物体从图像或至少区分它与其余。我试图霍夫圆变换检测曲线，因为它类似于一个圆的一部分，但该代码是不工作： int main(int argc, char** argv) { Mat src, gray; src = imread("446.bmp", 1); namedWindow("src", 1);

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Canny分割产生未链接的边缘

我想从图像上使用canny检测器在16灰度级图像上获取边缘（请参阅图像）。尽管我已经越过了界限，但有些地区的界限已经断开（见图片）。任何人都知道如何才能获得完整的界限？ Thansk提前，海梅

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“HOG功能”列表中的每个值是什么意思？

当使用 bin_n = 16 # Number of bins def hog(img): gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0) gy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 0, 1) mag, ang = cv2.cartToPolar(gx, gy) bins = np.int32(bin_n*

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如何删除直线或非curvical线在精明图像

我有Canny边缘图像我想删除所有线不同的是看起来像一个半圈/椭圆形或的线' C'。尝试Hough Circle转换，它检测所有曲线。不需要。

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使用深度学习的语义分割

我有一个512x512图像。我想要执行该图像的每像素分类。我已经使用80x80补丁来训练模型。因此，在测试时间，我有512x512 = 262144个尺寸为80x80的补丁，并且此分类太慢。如何提高测试时间？请帮助我。

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如何使图像处理使用所有的CPU核心

我需要一个函数如何能够建立一个基于多重合并的图像。所以我做这个 public static void mergeImagesByName(List<String> names) { File folder; File[] listOfFiles; List<String> allFilesName; folder = new File("images/"); listOfFiles =

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为什么我的Tensorflow FCN失败

我在张量流上实现了“用于语义分割的完全卷积网络”。然而，我的实现不能学习任何有意义的东西，并且总是导致所有0预测或南值的崩溃。我尝试了所有我学到的技巧，清除了Caffe和Tensorflow之间的所有区别。我几乎不知道现在可能会出错的地方。 link to code