【文件属性】：
文件名称：梯度幅值图像matlab代码-ContourGraphCut:使用图切和非经典接受场的轮廓积分
文件大小：2.42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 01:49:21
系统开源
梯度幅值图像矩阵代码使用图割和非经典接受场实现Matlab轮廓集成的Matlab实现
概述
我们提出了一个基于图的框架，该框架获取其他方法的软值作为其输入并创建更有意义的轮廓。
受到主要视觉皮层中非经典感受野概念的启发，我们考虑了诸如软连接值之类的重要因素，例如连通性，平滑度和轮廓长度。
如何使用
测试
从此存储库下载maxflow文件夹并进行安装。
（原始参考是：）
函数edge2contour获取软边缘图和参数，并返回二进制轮廓图。
运行Gradient_Magnitude_test.m，mPb_test.m和SCG_test.m，以查看将我们的框架应用于以下三种方法的结果，包括：Gradient
Magnitude，mPb和SCG。
针对这三种方法对参数进行了训练。
如果您需要在我们的软方法上使用我们的框架，则应该重新训练参数。
火车
从下载MCS库及其依赖项。
从那里下载Berkeley轮廓检测和图像分割资源并进行构建。
它包含BSDS500数据集以及评估代码。
对训练数据运行软边缘检测方法，并将输出以.mat格式保存在名为softmap_directory的目录中。
考虑一个
【文件预览】：
ContourGraphCut-main
----edge2contour.m(2KB)
----Gradient_Magnitude()
--------97010.jpg(84KB)
--------97010_soft.mat(273KB)
--------97010_GT.mat(41KB)
----SCG()
--------102062_GT.mat(41KB)
--------102062.jpg(107KB)
--------102062_soft.mat(111KB)
----utils()
--------fun.m(63B)
--------compute_distance_matrix.m(350B)
--------skeletonOrientation.m(3KB)
--------is_computed.m(208B)
--------compute_offsets.m(755B)
--------comput_energies.m(3KB)
--------compute_angle_matrix.m(537B)
----train_codes()
--------softmap()
--------Objective_function.m(2KB)
--------images()
--------comput_energies_train.m(3KB)
--------train.m(5KB)
--------GT()
--------dirmap()
----README.md(2KB)
----Graphical_abstract.PNG(152KB)
----mPb()
--------41085_GT.mat(42KB)
--------41085.jpg(74KB)
--------41085_soft.mat(192KB)
----Gradient_Magnitude_test.m(2KB)
----SCG_test.m(2KB)
----mPb_test.m(2KB)
----maxflow.zip(152KB)