Isodata Matlab代码实现：WIPP阈值插件构建与运行指南

资源摘要信息:"本文档主要介绍了isodata的matlab代码博客以及WIPP-thresholding-plugin的相关信息。WIPP-thresholding-plugin是一个为WIPP3.0及更高版本提供的插件模板。文档详细介绍了如何从源代码构建和构建Docker映像的方法，以及如何运行插件。" 知识点: 1. WIPP（Watershed Information Preservation Platform）:WIPP是一个用于图像处理的开源平台，提供了丰富的图像处理功能。 2. isodata算法:isodata是一种图像处理中的自动阈值确定方法，它是一种迭代方法，能够根据图像的统计特性自动确定最佳阈值。 3. Matlab代码博客:Matlab是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。Matlab代码博客是分享Matlab编程技巧和解决方案的博客。 4. 插件模板:插件模板是一种预设的程序框架，可以在此基础上进行修改和扩展，以实现特定的功能。在这里，WIPP-thresholding-plugin是一个用于WIPP平台的阈值处理插件模板。 5. Docker: Docker是一种开源的应用容器引擎，可以使得开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。 6. 阈值处理:阈值处理是一种常用的图像处理方法，它通过设置一个或多个阈值来区分图像中的目标和背景。 7. 阈值类型选项:WIPP-thresholding-plugin支持多种阈值类型，包括Manual（手动），IJDefault（默认），Huang（黄），Huang2，Intermodes，IsoData，Li，MaxEntropy，Mean，MinErrorI，Minimum，Moments，Otsu，Percentile，RenyiEntropy，Shanbhag，Triangle，Yen等。每种阈值类型都有其特定的算法和应用场景。 8. 运行插件的方法:通过Docker运行插件的方法也被详细描述。例如，使用docker run命令，并设置相应的参数，如输入路径，输出路径，阈值类型和阈值值等。 9. 开源系统:WIPP-thresholding-plugin是开源的，可以在GitHub上找到。开源系统是公开发布源代码，允许用户自由使用，修改，分发和研究的软件系统。