Matlab中图像分割的代码实现

介绍了一种基于FLICM的局部信息聚类算法，用于实现Matlab代码中的图像分割。此算法结合了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划和无人机等多领域技术，提高图像处理的精度和效率。

Matlab程序实现图像分割，能够同步外国论文和文献，非常便捷易用。

使用Matlab实现自适应图像阈值分割的代码，能够自动根据图像的局部特征进行阈值调整，达到优化分割效果的目的。希望该代码能够帮助大家更好地进行图像处理。具体功能包括： 自动计算最佳阈值 根据图像不同区域进行自适应分割 支持多种图像格式输入 代码中包含了详细的注释和说明，便于理解与使用。

分享一段用于图像分割的Matlab代码，该代码利用一维灰度直方图信息自动确定分割阈值，实现图像分割。代码经过测试，能够成功运行。

此资源包含论文中的实验代码，用于通过瞬时表面肌电图像进行手势识别。需要CUDA兼容的GPU，适用于Ubuntu 14.04或其他能够运行Docker的Linux/Unix系统。具体用法包括拉取docker映像、在NinaPro DB1、CapgMyo DB-a和CSL-HDEMG的训练集上训练ConvNets，以及在测试集上测试这些网络。详细信息请参阅docker/Dockerfile。

分享一段简洁易懂的kapur图像分割matlab代码

这个FCM图像分割的matlab程序表现出色，尽管运行速度较慢，但对广大用户来说仍然非常有用。

该存储库包含多个MATLAB脚本，用于通过MBO类型的迭代阈值方法进行图像分割。相关手稿存储在manuscript/文件夹中。代码的来源：王东、李浩瀚、魏晓宇、王小平。文献参考：《一种有效的图像分割迭代阈值方法》（2016）。 要运行代码，可以通过调用ThreshSeg.m来使用GUI界面，但请注意，GUI模式下运行速度较慢。为了获得更好的性能，可以直接调用库函数。操作方法如下： 将main_template.m复制并命名为main.m，并编辑相关参数。 将所有输入文件放入与main.m相同目录下的./input文件夹中。 执行main.m文件进行分割处理。 示例程序存放在examples/demo_XXXX.m中，请查阅其中的评论以了解如何使用。 GUI界面说明：- 对于矩形区域，左键单击图像两次以选择一个矩形。- 对于多边形区域，左键单击以添加顶点，右键单击添加最后一个顶点并与第一个顶点连接。 初始文件格式： 矩形区域数据存储在文件中，每一行包含四个实数值（xmin、xmax、ymin、ymax），共计n_phases-1行。

这段代码介绍如何使用MATLAB进行彩色图像的Otsu分割。代码包含了滤波、分割、膨胀和腐蚀等基本操作，并提供了简单的函数说明。虽然效果一般，但适合初学者学习和自行改进。只需运行main.m文件即可完成操作，非常简单易懂。