图像标记
当前话题为您枚举了最新的 图像标记。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
MATLAB检测医学图像中的矩形标记
在医学图像中,检测矩形标记是一项重要任务。本项目使用形态学开口和霍夫变换来自动识别医生标记的感兴趣区域。例如,在甲状腺超声图像中,周围的白色细框表示重要区域。尽管这些框的灰度通常是固定的,但背景干扰可能导致误判。因此,本项目提出了一种结合两种技术的方法,以有效识别和提取这些区域,减少手动处理的时间和误差。
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2024-11-03
MATLAB图像处理代码检测和标记圆形边缘
这个MATLAB程序专门用于检测图像中的圆形并标记它们的边缘。它是在KTH科学编程课程中开发的,利用了灰度图像和Sobel算子来实现。首先,使用imread函数加载图像并转换为灰度图像。接着,应用Sobel算子生成二进制图像,其中圆形边缘被标记为白色。通过设定适当的阈值来过滤不感兴趣的区域。这个项目的目的是准确地识别和定位图像中的硬币。
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2024-08-04
MATLAB 绘制函数图像并标记最大值
MATLAB 绘制函数图像并标记最大值
这段代码展示了如何使用 MATLAB 绘制函数 y = exp( -2*t ) .* sin( 3*t ) 的图像,并标记其最大值点。
代码解析:
定义时间变量: t = 0:0.01:10 创建一个从 0 到 10,步长为 0.01 的时间向量。
计算函数值: y = exp( -2*t ) .* sin( 3*t ) 计算每个时间点 t 对应的函数值 y。
找到最大值: [y_max, i_max] = max(y) 找到 y 的最大值 y_max 及其索引 i_max。
创建文本标签:
t_text: 创建横坐标文本标签,显示最大值点对应的 t 值。
y_text: 创建纵坐标文本标签,显示最大值 y_max。
max_text: 将横纵坐标文本合并,形成最大值点的标签。
绘图:
plot(t, zeros(size(t)), 'k'): 绘制一条黑色的水平线作为参考。
plot(t, y, 'b'): 绘制函数图像,使用蓝色线条。
plot(t(i_max), y_max, 'r.', 'MarkerSize', 20): 用红色圆点标记最大值点,并设置标记大小为 20。
text(t(i_max)+0.3, y_max+0.05, max_text): 在最大值点附近添加文本标签。
设置图像属性:
title: 设置图像标题。
xlabel,ylabel: 设置横纵坐标标签。
总结:
这段代码演示了 MATLAB 在科学计算和数据可视化方面的强大功能,通过简单的代码即可实现函数图像的绘制和关键特征的标记。
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2024-04-28
用于MATLAB的图像标记工具myLabel 0.04
myLabel是一个工具,用于手动标记图像序列,广泛应用于计算机视觉领域,例如图像训练和评估。只需解压缩存档到单独目录,并在MATLAB命令行中键入myLabel以运行。myLabel由Nikolay Chumerin在MCCOOP EU项目框架内开发。支持联系邮箱:myLabel.support@gmail.com。
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2024-09-26
基于Halcon的无标记印刷品图像质量检测方法——频率采样法
(3)频率采样法的基本思想是:如果已知滤波器的频率特性,则对其在等间隔采样N点,即:在确定杂波的功率谱类型后,成形滤波器的幅值响应即可求得:至于相位的选择,只要使得所设计的成形滤波器物理可实现即可。在中,均认为杂波是广义平稳过程,并且杂波的相位在均匀分布、与杂波幅度相互独立。以图20为模型,对以上三种成形滤波器设计方法做仿真比较,输出序列的相关函数如下图所示:图25三种不同方法的相关系数比较(抽样点1024,5f=20)第28页
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2024-08-18
设计病变区域的周边标记
在原始图像基础上,利用病变的二值图像,精确标定并展示病变区域的边缘及其位置。该过程适用于Matlab环境。
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2024-07-31
墨迹标记检测与数字映射工具
病理标本上的墨迹标记自动检测与数字映射工具,可用于:
检测并编辑墨迹边界
注册带墨迹图像到未带墨迹图像(可选)
提供手动标记墨迹边界的功能(可选)
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2024-04-30
Matlab开发中日期标记调整功能
Matlab开发中的日期标记功能允许在放大或缩小操作后自动调整时间日期标记,解决了勾号标签的问题。
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2024-08-28
在理论上接近对数时间标记彩色二维数字图像的MATLAB开发
这是CAIP 2017会议论文的MATLAB/OCTAVE原型实现:\"在理论上接近对数时间标记彩色二维数字图像\"。作者包括F. Diaz-del-Rio、P. Real和D. Onchis。该研究提出了一种颜色标注的并行算法,适用于灰度级或彩色2D数字图像的区域(特别是4连通分量)。这项技术基于构建用于编码拓扑信息的同源生成森林(HSF)结构。HSF是一组根有序树,没有冗余的像素级别年龄元素。为了正确标记颜色区域,建议构建每个图像连接组件的子HSF结构,并修改整个图像的初始HSF。为验证算法,我们在OCTAVE/MATLAB中实现了它,并进行了结果验证。我们测试了几种图像,计算了不同迭代次数的图像宽度和高度的对数理论计算时间。总体而言,使用我们的方法可以预计提高真实图像的计算速度。
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2024-07-22
基于Halcon的无标记印刷品图像质量检测阵列天线波束扫描基本原理
阵列天线的辐射单元数可达成百上千,每个单元后接可控移相器,通过调整移相器的相位来改变电磁波的相位分布,实现空间波束扫描。阵列天线主要包括线阵列和面阵列两种形式,重点仿真研究了线阵列接收的目标回波信号模型。在等幅馈电假设下,忽略波程差的影响,分析了阵列天线在远区的辐射场特性。
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2024-08-01