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python - 使用非常小的数据集进行图像分割

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 16:09:52

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给定某个背景上的拼图图像(取决于任务的难度)，识别其上拼图的数量，并对图像上的每个拼图进行分类(为每个拼图说明其有多少个半岛和海湾)
背景可以是红色

或有色

我设法使用opencv解决(或几乎解决)此问题的简单版本(红色背景)(大津阈值->扩张->一些平滑卷积-> findContours，然后将轮廓传递给某些分类器)
但是当尝试解决一个复杂的版本时，我遇到了严重的困难。这个

是迄今为止使用otsu阈值化和腐 eclipse +扩张所取得的最好成绩。看来，这种阈值处理方法不适用于坚硬的背景。
我的数据集非常小(少于10张图像)，因此我想不可能使用某些深度学习分割技术。但是也许我可以使用一些预先训练的模型吗？
这是我的第一个简历问题，所以我对此并不了解。我有点主意，请您帮助我。
谢谢!

最佳答案

我认为您需要使用基于形状的匹配。例如，您将为每个形状针对每个旋转 Angular 计算梯度，并以较小的步长缩放比例。然后训练神经网络检测器。
对于实现实例，请检查:https://github.com/meiqua/shape_based_matching

关于python - 使用非常小的数据集进行图像分割，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60627681/

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