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图像分割与目标识别

进阶层章内定位综合应用 建议时长9 分钟 产业场景图像分割与目标检测 设备无需摄像头、麦克风
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仿真实验区

开始实验并完成课前步骤后,这里的操作计入成绩

实验说明

实验五:图像分割与目标识别

探索将图像划分为有意义区域的技术,学习阈值分割、区域生长、聚类等经典方法。体验深度学习在语义分割中的强大能力。

理解图像分割在目标检测、场景理解等应用中的关键作用。

达成要求:能针对测试图像选用阈值、区域生长、K-means或分水岭分割,调定阈值/聚类数与检测灵敏度,用IoU或Dice系数核验掩码质量并框定目标。

  • 掌握阈值分割的基本方法(全局/自适应)
  • 学习区域生长与分裂合并算法
  • 体验K-means聚类分割
  • 实践分水岭算法
  • 了解深度学习分割方法(U-Net/SegNet)
  • 评估分割质量(IoU/Dice系数)
  • 知识目标: 掌握图像分割的主要方法与原理
  • 能力目标: 培养图像分析与目标定位能力
  • 素养目标: 理解传统方法与深度学习的优势互补
  • Otsu自动阈值算法
  • 区域生长算法实现
  • K-means聚类分割
  • 分水岭变换
  • GrabCut交互式分割
  • 深度学习语义分割

漫话数媒

开始实验后,课前的“AI 导学”会在这里生成奇思、妙想的对话。