小目标分割

龙虾是一个致力于小对象分割与追踪的专用环境。

设计程序，用于对灰度图像进行二值分割，并进行详细的目标属性计算。程序需处理包含多个目标的图像。具体实现包括：1）图像分割算法选择与实现；2）计算二值图像中所有目标区域的总面积；3）分别计算每个目标的面积和周长；4）求取每个目标的最小外接矩形及计算长宽比；5）程序设计具备用户界面。

这段程序利用小波模极大值进行图像边缘检测，同时实现图像的膨胀、边缘跟踪和分割。欢迎对程序进行批评和指正。

目标函数是用来衡量候选解相对于优化问题解的优劣程度的函数。在优化算法中，通过迭代地评估和比较不同候选解的目标函数值，来逐渐逼近问题的最优解。 目标函数的设计取决于具体的优化问题。它需要能够准确地反映问题的目标，并将问题的约束条件融入其中。 目标函数的选择对优化算法的效率和最终结果至关重要。一个设计良好的目标函数能够引导算法快速找到全局最优解，而一个设计不当的目标函数则可能导致算法陷入局部最优解。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

Redis是一个广为人知的键值存储数据库，支持数据持久化存储，属于NoSQL数据库之一，以其简单易用和功能丰富著称。Redis以其多种数据类型如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表支持丰富的操作命令，适用于缓存、消息队列、排行榜、计数器、实时分析和会话存储等多种应用场景。本书《The Little Redis Book》由经验丰富的开发者Karl Seguin所著，强调Redis的开放性和开源精神。

功能简介 该C++库为图像分割任务提供高效的层次树分割算法。它基于以下论文的研究成果，并使用C++11标准进行开发： T. Liu, C. Jones, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation. Journal of Neuroscience Methods, 226, pp. 88-102, 2014. T. Liu, E. Jurrus, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Watersh

通过MRI图像识别脑肿瘤，首先去除无关部分，使用各向异性扩散过滤器去除噪声，再通过快速边界盒算法识别肿瘤边界，使用支持向量机对边界分类，提取出肿瘤。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。