区域分割法

包含脚本和程序，允许修改脚本条件或在其他函数中调用。2. 自带图形显示功能。3. 注释简明易懂。

个人能力有限，欢迎志愿者加入，共同完善大数据学习路线。路线包括Python、Java、C++等编程语言的学习，数据处理工具如NumPy、Pandas、Matplotlib的应用，以及模型评估、不平衡数据处理、序列数据分析、高维数据处理等内容。还涵盖CTR模型优化、NLP特征工程、Pyspark爬虫、云GPU使用等技术领域。项目实施中将涉及TensorFlow、Spark、Docker等工具的使用，同时包括深度学习模型的实现与优化，以及计算机视觉和语音识别的应用。欢迎访问GitHub查看IPython Notebook文件、制作流程图，或使用GitBook编写手册，收集各类文档和神经网络训练场的实验。通过神经网络可视化和MNIST可视化，加深对隐藏层可解释性的理解。还包含数据集搜索工具及计算机专业课程。

黄金分割法MATLAB代码文件PNLM: 修剪非局部均值是我在IISc Bengaluru电气工程系根据论文完成的项目。修剪非局部均值（PNLM）是一种去噪算法，通过黄金分割搜索计算，在非局部均值计算中丢弃低于特定阈值的小权重。在实验中，该算法表现良好，附带的演示文件证明了其有效性。演示采用mex代码编写，比MATLAB代码更高效。详细使用说明已包含在演示文件夹中。Mex代码结合了C和MATLAB，提高了执行效率，特别适合需要快速执行的应用。要运行mex文件，请确保安装了与您的MATLAB版本兼容的MinGW编译器，并进行相应的设置。

黄金分割法是一种有效的迭代方法，用于在一维搜索中寻找函数的极小值。本程序来源于《最优化方法》（北京理工大学出版社），结构化的matlab程序文件goldenSection.m以及算例说明文档.docx，方便用户理解和应用。

这个matlab编写的程序用于k平均区域分割，是摄影测量学实习作业的一个示例，适合学习和参考。

明显的结果该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。该方法包括4个主要部分：将RGB图像转换为YCbCr颜色空间自动选种基于初始种子的区域生长合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域）。我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。一些结果包括在下面。在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。相似度：0.2，尺寸：1/80相似度：0.15，大小：1/100相似度：0.1，尺寸：1/100相似度：0.14，尺寸：1/60相似度：0.17，尺寸：150相似度：0.1，尺寸：1/15以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并

区域生长算法是一种用于图像分割的方法，其代码注释详细，适合具有一定算法理解能力的学习者。

基于水流模型与区域合并的图像分割算法实施研究是通过Matlab实现的。该算法结合了水流模型和区域合并技术，提高图像分割的精度和效率。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

功能简介 该C++库为图像分割任务提供高效的层次树分割算法。它基于以下论文的研究成果，并使用C++11标准进行开发： T. Liu, C. Jones, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation. Journal of Neuroscience Methods, 226, pp. 88-102, 2014. T. Liu, E. Jurrus, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Watershed merge tree classification for electron microscopy image segmentation. ICPR 2012. T. Liu, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Image segmentation using hierarchical merge trees. IEEE Transactions on Image Processing, 25, pp. 4596-4607, 2016. T. Liu, M. Zhang, M. Javanmardi, N. Ramesh, T. Tasdizen. SSHMT: Semi-supervised hierarchical merge trees for electron microscopy image segmentation. ECCV 2016. 使用方法 使用此库需要支持C++11标准的编译环境。具体的使用方法请参考库文档和示例代码。