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- 用matlab实现用“+”标记图像中的目标区域中心-Using matlab to achieve with + mark the image of the target area center
20180101_7watershed
- 先大致勾画标记出图像中期望进行分割的区域:你认为他们属于一个区域，就用标记将它们连接起来，对于另一个区域，用另一个标记连接。 按下键盘按键【1】或【SPACE】进行图像修补操作； 如果对自己的绘制不够满意，按下键盘按键【2】恢复原始图像 。(Press the keyboard button [1] or [SPACE] to do the image inpainting operation. If you are not satisfied with your rendering, pr
BuildNumDataSet
- 手动框选图片区域，标记，保存 用于协助建立用于机器学习的数据(Manually box image area, mark and save)
GCApplication
- 简单地对图像进行图像切割，图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。(Simple image cutting)
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- 该算法实现了图像分割的功能，他可以将肺部图片识别并用红色线条标记出肺部区域来(The algorithm realizes the function of image segmentation. He can identify lung pictures and mark the lung area with red lines.)
LBP算法程序
- 原始的LBP算子定义在像素3*3的邻域内，以邻域中心像素为阈值，相邻的8个像素的灰度值与邻域中心的像素值进行比较，若周围像素大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3邻域内的8个点经过比较可产生8位二进制数，将这8位二进制数依次排列形成一个二进制数字，这个二进制数字就是中心像素的LBP值，LBP值共有2828种可能，因此LBP值有256种。中心像素的LBP值反映了该像素周围区域的纹理信息。(The original LBP operator is defined in t
zhixin
- 矩描述子：首先对图像进行二值化，并统计不同区域中的质心位置，并进行标记即可。(Moment descr iptors: First binarize the image, and count the centroid positions in different regions, and mark them.)
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- MATLAB图像标记，可以对图像中的你感兴趣的区域进行提取和标记，为后续分析提供帮助，程序可运行(mLabel is a very good image tag under matlab tools, includes the use of examples of pairs of image processing researchers have a certain effect)