آموزش بخش بندی یا قطعه بندی Sementation با یادگیری عمیق Deep Learning در متلب روی تصاویر دلخواه
در ادامه آموزش های متلب با آموزش بخش بندی یا قطعه بندی Sementation با یادگیری عمیق Deep Learning در متلب روی تصاویر دلخواه در کنار شما خواهیم بود این آموزش از صفر تا صد نحوه برنامه نویسی در این محیط را را فرا خواهید گرفت این آموزش به صورت فیلم آموزشی کامل تهیه شده است و در کمترین زمان ممکن قادر به یادگیری در این حوزه خواهد بود.
تصاویر پزشکی
ماهواره ای
کشاورزی
خودرو های خود ران
با استفاده از تکنیک قطعه بندی معنایی و با دقت بسیار بالا
بخش بندی تصویر چیست ؟
در بینایی رایانه‌ای، بخش‌بندی تصویر، به فرایند قطعه‌بندی کردن یک تصویر دیجیتال به چند بخش (مجموعه از پیکسل‌ها، همچنین با عنوان سوپر پیکسل شناخته می‌شود) گفته می‌شود. هدف بخش‌بندی، ساده‌سازی یا/و تغییر در نمایش یک تصویر به چیزی ست که هم معنی دارتر و هم برای آنالیز آسان‌تر است.بخش‌بندی تصویر معمولاً برای پیدا کردن محل اشیا موردنظر و مرزها (خطوط، منحنی‌ها و غیره) در تصویر استفاده می‌شود. به عبارت دقیق‌تر، بخش‌بندی تصویر، به فرایندی گفته می‌شود که در آن، به هر پیکسل، برچسبی اختصاص داده می‌شود، به طوری که پیکسل‌هایی با برچسب یکسان، ویژگی‌های مشابهی دارند.خروجی فرایند بخش بندی تصویر، مجموعه ای از بخش‌هاست که اجتماع آنها، کل تصویر را شامل می‌شود و یا مجموعه ای از خطوط که از تصویر استخراج شده‌اند. هر یک از پیکسل‌ها در هر بخش، از نظر داشتن ویژگی‌های خاص مانند رنگ، شدت روشنایی و یا بافت، شبیه به یکدیگر هستند. بخش‌های مجاور با توجه به ویژگی‌های ذکر شده، نسبت به هم متفاوت محسوب می‌شوند. هنگامی‌که این پردازش‌ها به یک دسته از تصاویر، به خصوص تصاویر پزشکی اعمال می‌شوند، کانتورها یا نقشه‌های برجسته به دست آمده، می‌توانند با کمک الگوریتم‌های درون یابی نظیر Marching cubes برای بازسازی سه بعدی، استفاده شوند. منبع ویکی پدیا
موضوع آموزش : آموزش بخش بندی یا قطعه بندی Sementation با یادگیری عمیق Deep Learning در متلب روی تصاویر دلخواه
زمان آموزش : 15 دقیقه
مدرس : نسرین طاهری
حوزه : سیگنال های پردازشی
برای دریافت این فایل آموزشی با شماره 09108391389 در واتس آپ یا تلگرام در تماس باشید تا در کمترین زمان ممکن سفارش برای شما ارسال شود در صورتی که نیاز به پروژه پردازش تصویر دارید با ما در ارتباط باشید.
