image-segmentation

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我想解決語義分割問題。根據真實的約束條件，假陽性標準和假陰性標準是不同的。例如，如果像素被錯誤糾正，因爲前景不太理想，而像素被錯誤糾正爲背景。如何處理這種設定損失函數的約束條件。

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我想在PCB的x射線圖像上分割一個QFN封裝。 QNF封裝的一般描述是，它的正方形或矩形在中心，邊上有矩形的引腳。這個例子是在這個圖像：我可以細分X射線圖像上的矩形相當不錯，但我不知道如何編寫條件來只分割QFN包。包裝可以是正方形或長方形，邊緣上可以有不同數量的針腳。我的想法是檢查每個矩形濾波器的緊密鄰域，這些矩形過大，並以某種方式檢查剩餘矩形是否全部。有更好的方法嗎？或者，你會如何檢查大矩形是

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scikit-image - felzenszwalb分割：刪除大段

我使用的skimage.segmentation.felzenszwalb如here所示，它很棒。我儘可能地調整了參數，但它仍然檢測到一些我不想要的細節。我如何才能刪除超過一定大小的細分市場？我知道你可以使用skimage.measure.regionprops來獲得每個片段的面積，但我不知道如何從segments_fz中刪除一個片段，讓陣列保持爲mark_boundaries。 import

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在keras中實現跳過連接

我正在keras中實現ApesNet。它有一個有跳過連接的ApesBlock。我如何將這添加到keras的順序模型中？ ApesBlock有兩個平行層，最後通過逐元相加合併。

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什麼是從DICOM序列中構建CGAL網格的簡單方法？

我有一個DICOM圖像序列構成一個單一的掃描。我想建立一個CGAL網格，代表通過閾值分割出來的3D體積。如果有的話，我更喜歡Windows和很少的，容易構建依賴關係。我聽說ITK可以用於這個目的，但它是一個與CGAL有很多重疊的大型圖書館。還有其他選擇嗎？

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OpenCV GrabCut模板

我已經利用OpenCV GrabCut功能來執行圖像分割。按照以下代碼查看分段圖像時，分段是合理的/正確的。但是，在查看（試圖使用）segmrntation掩碼值時，我得到了一些非常大的數字，而不是人們期望從枚舉值cv::GrabCutClasses中枚舉的值。 void doGrabCut(){ Vector2i imgDims = getImageDims(); //

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用於圖像分割和物體檢測（室內環境）的最佳實時算法是什麼？

我想分割室內區域並找到物體。然後，我想用立體視覺來找到對象的笛卡爾位置。最終目標是通過機器人在桌子上拾取物體（並控制軌跡）。對象的示例：椅子，桌子，筆，注射器，訂書機，杯，螺桿，玩具玩偶，直尺，小方塊，奶，水果，.... 我的第一優先級正在實時（ 10赫茲）。我使用ZED Stereo Camera在Intel Core i7-3820（3.6 GHz）上採集windows 10 64位，MA

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在大型矩陣中獲取後續ID的最有效方式

在執行3D CT的分水嶺後，我只選擇小於某個值且大於另一個的粒子。然而，作爲最終輸出，我需要一個只包含連續ID的矩陣。我的實現如下： % Get unique IDs grain_id = unique(L); % Get rid of artefacts % Compute histogram for each ID % and compare volume numv with thr

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完全卷積圖層可以用於分割任務嗎？

我正在閱讀論文「用於語義分段的完全卷積網絡，由Jonathan Long *，Evan Shelhamer *和Trevor Darrell。CVPR 2015和PAMI 2016」我想了解爲什麼它可以用於語義分割。讓我們來看看fcn-32s架構，它包括兩個階段：特徵提取（conv1-1-> pool5）和特徵分類（fc6-> score_fr）。與正常分類網絡比較，主要的不同在於第二階段。 F

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如何在step（）函數內調用的視頻幀上繪製邊界和質心

我打電話給for循環中的一些圖像，然後對這些圖像進行一些處理。之後，我使用step函數在視頻播放器中顯示這些幀及其蒙版。如何將邊界添加到蒙版圖像內的對象？另外，如何使邊界更加粗糙，並在掩模圖像中繪製每個斑點在掩模中的質心？以下是代碼的粗略草圖。 videoPlayer = vision.VideoPlayer(); maskPlayer = vision.VideoPlayer();