Segmentierung einer Ohrschnecke in 3D
Die Wolfram Language bietet eine Vielzahl von 3D-Segmentierungstechniken wie Clustering, Region Growing, Image-Foresting und GraphCut, als auch eine umfangreiche Sammlung an Funktionen zur Nachbearbeitung und Analyse der Segmenierungsergebnisse.
Wenden Sie das Image-Foresting-Verfahren an und segmentieren Sie das Bild in zusammenhängende Komponenten, um die initiale Segmentierung einer Ohrschnecke zu ermitteln.
| In[1]:= |  X |
| Out[1]= |  |
Extrahieren Sie die Ohrschnecke, indem Sie die größte Komponente auswählen. Multiplizieren Sie das gewählte Segment mit dem Ausgangsvolumen, um es zu visualisieren.
| In[2]:= |  X |
| Out[2]= |  |
Visualisieren Sie die im Schädel eingebettete Ohrschnecke.
| In[3]:= |  X |
| Out[3]= |  |
