文件編號(hào)：B389

文件大?。?/strong>11M

開發(fā)環(huán)境：Matlab2016、2018、2020

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簡(jiǎn)要概述：語(yǔ)義分割就是按照“語(yǔ)義”給圖像上目標(biāo)類別中的每一點(diǎn)打一個(gè)標(biāo)簽，使得不同種類的東西在圖像上被區(qū)分開來(lái)?？梢岳斫獬上袼丶?jí)別的分類任務(wù)。隨著現(xiàn)代生活的逐漸智能化,越來(lái)越多的應(yīng)用需要從圖像中推斷出相關(guān)的語(yǔ)義信息進(jìn)行后續(xù)處理,如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛、視頻監(jiān)控等。所以，圖像語(yǔ)義分割是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用，也是人工智能領(lǐng)域的重要分支。在圖像語(yǔ)義分割之前，要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。本系統(tǒng)的流程為：第一步，導(dǎo)入需要檢測(cè)的圖片；第二步，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理可進(jìn)行圖像增強(qiáng)、圖像平滑、圖像銳化三類操作。第三步，對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取。特征提取可進(jìn)行形態(tài)學(xué)特征和邊緣檢測(cè)兩類操作。第四步，對(duì)圖像進(jìn)行分類。本系統(tǒng)提供兩種分類方法：KNN和SVM。分類后得到相應(yīng)的準(zhǔn)確率，并對(duì)其進(jìn)行分析。

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演示視頻：

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KNN圖像分類

SVM圖像分類

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