主要内容

屏蔽了图片

阅读和导航非常大的图像

一个非常大的图像可能不适合内存，这使得显示和处理具有挑战性。的blockedImage对象通过将图像表示为可以独立加载和处理的较小数据块的集合来解决这个问题。一个blockedImage对象可以支持一个或多个万博1manbetx分辨率级别的大图像。

功能

blockedImage 由离散块组成的图像
blockedImageDatastore 与来自的块一起使用的数据存储blockedImage对象
blockLocationSet 在大图像块位置的列表
selectBlockLocations 从已阻止的图像中选择块
bigimageshow 显示二维blockedImage对象
showmask 显示掩码覆盖在指定的包含阈值
showlabels 显示标签叠加bigimageshow对象
应用 处理块图像的块
polyToBlockedImage 创建标记blockedImage对象的集合

主题

设置被阻塞图像的空间引用

这个例子展示了如何建立和验证空间引用信息blockedImage对象。

阅读全幻灯片图像与自定义阻止图像适配器

这个例子展示了如何通过创建自定义阻塞图像适配器来添加对读取整万博1manbetx张幻灯片图像的支持。

在图像标签器中标记大图像(计算机视觉工具箱)

本节描述使用图像标签应用程序阻止图像的区别。

特色的例子

使用部分图像或较低分辨率处理块图像万博 尤文图斯

使用部分图像或较低分辨率处理块图像万博 尤文图斯

快速处理块图像使用两种策略，使计算更小的代表性样本的高分辨率图像。
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使用蒙版有效地处理阻塞图像

使用蒙版有效地处理阻塞图像

利用掩模分离感兴趣区域(ROIs)有效地处理块图像。
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从roi和蒙版创建带标签的阻塞图像

从roi和蒙版创建带标签的阻塞图像

从一组roi创建一个标记块图像。
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转换图像标记多边形为标记块图像的语义分割

转换图像标记多边形为标记块图像的语义分割

将存储在groundTruth对象中的多边形标签转换为适合语义分割工作流程的标记块图像。
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使用音量分割器处理阻塞图像

使用音量分割器处理阻塞图像

在Volume Segmenter应用程序中使用单分辨率阻塞图像。
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多分辨率图像预处理用于训练分类网络

多分辨率图像预处理用于训练分类网络

准备数据存储，用于读取和预处理可能无法放入内存的多分辨率完整幻灯片图像(WSIs)。
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多分辨率闭塞图像中的肿瘤分类

多分辨率闭塞图像中的肿瘤分类

使用Inception-v3深度神经网络对可能无法放入内存的多分辨率完整幻灯片图像(WSIs)进行分类。
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用交互式roi探索阻塞图像细节

用交互式roi探索阻塞图像细节

使用ROI工具交互式地显示选定的块图像的详细区域。
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在粗糙和精细分辨率水平翘曲阻塞图像

在粗糙和精细分辨率水平翘曲阻塞图像

对阻塞的图像应用几何变换(扭曲)。
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图像处理工具箱文档

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介绍基于MATLAB的深度学习

介绍基于MATLAB的深度学习

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