随机分割

马尔科夫随机场在图像分割中的应用备受关注。随机场模型通过有效地整合上下文信息，提高了图像分割的准确性和效率。

Stavros Tsogkas在巴黎CentraleSupelec开发了随机森林图像MATLAB代码，用于脑分割。该代码可用于训练和评估CNN，详细信息可在我们在ISBI 2016上发布的实验中找到。我们的代码根据MIT许可证发布。如果您发现我们的代码或CNN生成的概率图对您的研究有帮助，请引用：@inproceedings{shakeri2016subcortical, Author={Shakeri, Mahsa and Tsogkas, Stavros and Ferrante, Enzo and Lippe, Sarah and Kadoury, Samuel and Paragios

MATLAB代码实现了带有髓鞘轴突的随机沃克（RaW）分割，在3D电子显微镜（EM）数据中。该代码分为三类：rawseg用于3D EM数据中的髓轴突分割；analyticseg用于分析轴突分段，并计算纤维取向分布（FOD）、分散角、轴突直径和g比；plotseg用于将轴突分段可视化为3D框或多面体。详细使用方法可参考demo_*.m文件。项目可下载EM数据和轴突分割工具。

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

这是一个利用MATLAB App Designer开发的随机点名系统。该系统使用简单的界面设计，能够读取预设的姓名列表，并随机选择一个姓名显示。它涵盖了MATLAB App Designer的基本应用，包括参数传递、文本框内容设置以及状态指示灯的应用。这个工具适合教育和培训场景，为教师和培训师提供了一种便捷的随机点名解决方案。

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的

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。

基于投影的方法分割车牌字符，分割后的二值图像字符可用于字符识别。

使用Matlab开发的splitFV函数，可以将由面和顶点定义的2D或3D网格拆分为单独连接的网格块。输入参数为面(F)和顶点(V)，输出为结构数组FVOUT，其中每个元素表示一个独立连接的补丁，具有字段“ faces”和“ vertices”。该功能能够有效处理复杂的网格拓扑结构。