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图象过渡区提取与分割算法评价
- 过渡区图像分割的效果评价,是清华章御晋写的!-transition zone Segmentation Evaluation of the effect of Qing Zhang Jin His writing!
第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分,采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法,改进了预处理的效果。在图像分割部分,实现了经典的分合算法,并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分,实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配,并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enha
segbench.tar
- 伯克利大学开发基于Unix,Linux环境下的图像分割评价打分程序-developed at the University of Berkeley-based Unix, Linux environment evaluation of image segmentation scoring procedures
rldw
- 本文对几何模型匹配方法进行了研究,提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分,采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法,改进了预处理的效果。在图像分割部分,实现了经典的分合算法,并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分,实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配,并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and
SegmentationEvaluation
- 用于评价图像分割的精度,包括单个物体的相对错误率指标,和标记错误率。-used to evaluate the accuracy of image segmentation, including individual objects relative error rate indicators, and marking error rate.
图象过渡区提取与分割算法评价
- 过渡区图像分割的效果评价,是清华章御晋写的!-transition zone Segmentation Evaluation of the effect of Qing Zhang Jin His writing!
第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分,采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法,改进了预处理的效果。在图像分割部分,实现了经典的分合算法,并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分,实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配,并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enha
segbench.tar
- 伯克利大学开发基于Unix,Linux环境下的图像分割评价打分程序-developed at the University of Berkeley-based Unix, Linux environment evaluation of image segmentation scoring procedures
rldw
- 本文对几何模型匹配方法进行了研究,提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分,采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法,改进了预处理的效果。在图像分割部分,实现了经典的分合算法,并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分,实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配,并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and
otsu_th
- 基于区域平均灰度的otsu法计算程序,可调用函数-Based on regional average gray Otsu method of procedure, may call the function
compare_segmentations
- 用于评价图像分割算法性能的代码,包中的word文档对所用方法进行了简单的说明,还列出了具体的参考文献-Image segmentation algorithm for evaluating the performance of the code, including the word document on the methods for a simple explanation, but also a list of specific
autosegment
- 将水平集结合M um fo rd2Shah 模型的算法应用于尿沉渣检测,改进章毓晋的图像分割评价指标,并结合计算时间对分割算法进行定量 实验评价-Will combine the level set model M um fo rd2Shah algorithm is applied to urine sediment testing, Zhang Yu-Jin improve evaluation of image segme
tuxiangfengeyanjiu
- 本文主要介绍了图像分割的两大类方法基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法及其各自存在的问题和最新进展同时简单介绍了物理的分割方法和图像分割评价最后指出了图像分割技术的发展趋势-In this paper, two types of image segmentation method segmentation method based on the edge of the region-based segmentation method
Segmentation-assess-Benchmark
- 伯克利图像小组提出来的图像分割评价指标:边界误差。-Evaluation of image segmentation. Image: Berkeley group boundary error.
评价
- 对图像分割结果与groundtruth对比评价,并且可以计算三维重建后平均距离和表面最大距离(The results of image segmentation are compared with groundtruth, and the average distance and the maximum distance of the surface can be calculated)
picSegmentation
- 用于对分割后的图片质量进行评价,适用于初学者,希望对你有帮助(For the quality of the image after the evaluation of the segmentation, suitable for beginners, I hope to help you)
Unet-master1
- 适用对象:小样本数据。功能:分割各种类型图像。评价:效果良好的深度学习算法。(Applicable object: small sample data. Function: Segmentation of various types of images. Evaluation: A good deep learning algorithm.)
meanshift聚类
- 医学图像分割方法的研究较多,而对分割算法的评价方法的研究却很少的问题,提出了一种判断和比较医学图像分割算法优劣的评价方法。首先对现有的几种评价方法进行了综述,并总结出了一套评价系统。可靠性、精确性、区域统计特性和效率是评价一个分割方法的4个重要参数(There are many researches on medical image segmentation methods, but there are few researches o
IU
- 图像分割结果评价指标,即IU=重叠区域/联合区域(Evaluation Index of Image Segmentation Results, IU)