image-segmentation

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    分割那些有洞的对象

    我有一个二进制图像，它有圆形和正方形。 imA = imread('blocks1.png'); A = im2bw(imA); figure,imshow(A);title('Input Image - Blocks'); imBinInv = ~A; figure(2); imshow(imBinInv); title('Inverted Binarized Original Im
    matlab image-processing image-segmentation image-morphology 2017-06-11

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    从图像中提取前景物体以运行卷积神经网络

    我是计算机视觉和图像识别的新手。对于我的第一个简历项目，我正在开发一种检测图像中苹果（水果）的工具。 我到目前为止有： 我开发了一个卷积神经网络中使用Python tensorflow决定是否东西是苹果还是没有。缺点是我的CNN只适用于苹果是图像中唯一对象的图像。我的训练数据集看起来像： 我想实现：我想能够检测苹果的图像，并把边界周围。然而，这些图像将充满其他物体的像野餐的这个形象： 可能的方法：
    opencv image-processing conv-neural-network image-segmentation edge-detection 2017-06-12

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    图像分割Matlab的

    我有这样的带宽图像： 使用该函数RegionProps，这表明一些objetcs连接： 所以我用像imerode形态操作separte的物体获得它们的质心： 现在我已经拥有了每个物体的所有质心sep但是为了让我在侵蚀区域的时候丢失了很多信息，就像你在图片3中看到的，与图片1相比较。 所以我在想是否有“扩张”图片3直到接近图片1但不连接对象。
    matlab image-processing image-segmentation image-morphology 2017-06-14

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    比较语义分割

    我有2个卫星图像，使用相同位置但来自不同来源的语义分割进行分割。 我的目标是比较这些图像的相似性，基本上使用图像的组件，如建筑物和道路。什么是关键字或方法，我应该寻找？
    computer-vision deep-learning image-segmentation 2017-06-18

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    Keras - class_weight错误

    我工作的一个脑损伤分割的问题，我试图实现与代码UNET启发：https://github.com/jocicmarko/ultrasound-nerve-segmentation 一个我试图克服的问题是职业平衡（更多的非病变体素而不是病变体素）。我试图在模型适合期间使用class_weight，但出现以下错误： ValueError：class_weight不支持3 +维度目标。 它认为512x5
    python deep-learning keras image-segmentation data-science 2017-06-25

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    Keras sample_weight阵列错误

    我工作的一个脑损伤分割的问题，我试图实现与代码UNET启发：https://github.com/jocicmarko/ultrasound-nerve-segmentation 一个我试图克服的问题是职业平衡（更多的非病变体素而不是病变体素）。我尝试使用class_balance，但没有工作，所以现在我试图使用sample_weight，这也给了我各种各样的错误。 我试图第一件事是设置sampl
    neural-network deep-learning keras image-segmentation data-science 2017-06-25

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    计算三维数据中机器人定位的角点

    分割出使用pcl::SACMODEL_LINE RANSAC行分割模块拟合的点云子集。 在提取的点云的下一步骤中心点计算使用 pcl::compute3DCentroid(point_cloud, centroid); 其中给出准确中心点直到相机和所提取的线模型对象是相互平行的。 在最后一步中，提取的点云的角点（即拟合线）通过在中心点上添加已知距离来计算角点。 一旦相机与角度相关，角点计算技术
    computer-vision image-segmentation point-cloud-library robotics ransac 2017-07-02

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    段（从分段）和类（从Hierchical Clustering）有什么区别

    我正在使用R进行meanshift分段！我现在感到困惑！我的第一个问题是如何将分割文件（将每个段定义为超级像素）聚簇，然后我如何定义多少个对象以及我有多少个类！因为当我做聚类时，有很多邻居段在一个类中，所以我不能将它们计算为多个段，而且它们是一个段？对？请别人帮忙！ 由于提前，
    r image-segmentation hclust 2017-07-03

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    独立的图像作为在python

    的两个部分我有那种图像 如图所示的图像，图像主要有两个部分。 上下。 我想分开它们。 在第一次尝试中，我实现了使用K-meas算法。 In[2]: kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(... np.asarray(np.where(finalImage == 255)).T) 正是在此搜索案例工程是上下有圆点的几乎相同。但是，是不是工
    python opencv image-processing computer-vision image-segmentation 2017-07-03

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    Tensorflow语义分割给了零个损失

    我训练分割从图像中机器打印文本的典范。图像可能还包含条形码和手写文字。处理基础真实图像，以便0代表机器打印，1代表剩余部分。我使用5层CNN，最后输出2张地图。 我的损失的计算方法如下： def loss(logits, labels): logits = tf.reshape(logits, [-1, 2]) labels = tf.reshape(labels, [-1]
    tensorflow deep-learning caffe image-segmentation 2017-07-03
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