用matlab图像分割代码_图像语义分割技术开源代码(1)
时间: 2024-02-13 10:02:30 浏览: 26
以下是一个基于深度学习的图像语义分割的开源代码示例,使用MATLAB实现,供您参考:
```matlab
% 加载预训练的模型
net = load('deeplabv3plusResnet50.mat').net;
% 加载测试图像
im = imread('test.jpg');
% 图像预处理
im = imresize(im,[513 513]);
im = im - net.meta.normalization.averageImage;
% 运行模型
net.eval({'data',gpuArray(im)});
% 获取输出
pred = gather(net.vars(end).value);
pred = permute(pred,[1 2 4 3]);
% 可视化结果
figure,imshow(im),title('原始图像');
figure,imshow(pred),title('语义分割结果');
```
这段代码使用了已经预训练好的深度学习模型deeplabv3plusResnet50进行图像分割。您需要将代码中的测试图像路径替换为您自己的测试图像路径,预训练模型可以在互联网上搜索并下载。
相关问题
matlab图像分割代码
Matlab图像分割是指将一幅图像分成多个部分或者对象的过程。以下是一些常见的Matlab图像分割代码:
【代码类型:Matlab】
1. 基于阈值的图像分割:
I = imread('rice.png');
level = graythresh(I);
BW = im2bw(I,level);
imshow(BW)
2. 基于区域生长的图像分割:
I = imread('rice.png');
J = imcrop(I);
imshow(J);
BW = roipoly(J);
imshow(BW);
3. 基于边缘检测的图像分割:
I = imread('rice.png');
BW = edge(I,'sobel');
imshow(BW);
【代码类型:Matlab函数】
1. imsegkmeans函数:基于k-means聚类的图像分割
I = imread('rice.png');
C = imsegkmeans(I,2);
B = labeloverlay(I,C);
imshow(B);
2. activecontour函数:基于活动轮廓模型的图像分割
I = imread('rice.png');
mask = zeros(size(I));
mask(25:end-25,25:end-25) = 1;
bw = activecontour(I,mask,300);
imshow(bw);
3. watershed函数:基于分水岭算法的图像分割
I = imread('rice.png');
hy = fspecial('sobel');
hx = hy';
Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');
Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');
gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
imshow(gradmag,[]);
matlab图像分割技术及代码
图像分割是指将一幅图像划分成若干个互不重叠的区域,每个区域内的像素具有相似的特征。在Matlab中,可以使用以下几种方法进行图像分割:
1. 基于阈值的分割:将图像的灰度值根据阈值进行二值化处理,得到黑白图像。可以使用im2bw函数实现。
2. 基于边缘的分割:利用图像边缘信息进行分割,可以使用Canny边缘检测算法实现。
3. 基于区域的分割:先将图像分成若干个区域,再通过区域间的相似性进行合并。可以使用watershed算法实现。
下面是一个基于阈值的分割的示例代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);
% 计算图像的阈值
threshold = graythresh(grayImg);
% 对图像进行二值化处理
binaryImg = im2bw(grayImg, threshold);
% 显示原图和二值化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(binaryImg);
title('二值化图像');
```
这段代码将一张名为test.jpg的彩色图像进行了二值化处理,并将原图和二值化后的图像在Matlab中显示出来。