superpixels

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    我已經使用了我在網上找到的代碼,並將圖像分成若干片段 我想從圖像中提取綠色部件並存儲它們。我能夠與黑色掩模分別顯示經分割的圖像等 但我想沒有黑色區域來顯示和綠色小分割區域僅保存爲單獨的圖像(如在這種情況下,9個單獨.JPG綠色圖像) 。 這是我在網上 segmented_images = cell(1,max(max(L))); rgb_label = repmat(L,[1 1 3]); f

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    我工作的一個項目,以定位右心室,基於超象素和機器學習, 這是一個超級像素的分割結果(SLIC): 我對超像素特徵提取有一些疑問: 紋理特徵。我知道superpixel塊是反常的,但紋理特徵提取通常是基於矩形,我不知道如何計算它們?我讀了一篇關於超像素和RF的論文,「Mahapatra,D.(2014)。 Automatic Cardiac Segmentation Using Semantic I

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    相鄰像素 假設A爲, 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 3 3 4 4 2 2 3 3 4 4 2 2 2 3 4 4 4 4 3 3 5 5 5 5 5 5 我需要確定所有其鄰近的特定強度值的數字。例如。強度1,3和4與強度值2相鄰。 在Matlab中做什麼是有效的方法? 我可以使用以下, glcm = graycomatrix(A)

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    讓A是: 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 3 3 4 4 2 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 6 6 5 5 5 5 5 6 我需要識別特定的超像素的相鄰像素, 例如 的2第1鄰接是1,3,4 的2第二屆鄰居是5,6 的2第三鄰接是... 什麼是最快的方法去做吧?