今日学习
- 复习数据库
- 继续做不确定性数学的大作业
学习记录
今天主要记录下我的作业的情况。
我的思路是这样的。
器官分割是利用landmark点，求凸包再插值分割得出来的，插值的方法不会得到器官完美的轮廓，因此后期处理效果很差。我想的是利用模糊集的聚类或者模糊集二值分割的方法来得到器官比较好的轮廓。
这是我的工作，看起来效果不怎么样。
这个是基于模糊集的二值分割。
这个是模糊集聚类的分割效果。
看来基于模糊集的阈值分割效果不太行。
我也试了Ostu的二值分割
明天试试从分割出来的图像找轮廓啥的， 效果不行的话，这条路估计走到头了。
颜色的改变等等都是函数计算的，改成隶属度函数试试看。
'''
函数:
new_V=min(255,V*(1+rate))
'''
self.patch_hsv[:,:,-1]=np.minimum(self.patch_hsv[:,:,-1]+self.patch_hsv[:,:,-1]*self.patch_mask[:,:,-1]*rate,255).astype('uint8')
晚上想试试的， 可是我去犇犇吃烧烤了，嘻嘻，后悔一秒。