分割三维耳蜗
Wolfram 语言包括了如聚类、区域增加、图像森林化和图割在内的多种三维分割技术,以及一套用于分割结果的后期处理和分析的丰富函数集.
应用图像森林化分割和连接分量获取耳蜗的初始分割.
In[1]:= | ![]() X |
Out[1]= | ![]() |
通过选取最大的分量提取耳蜗,并把选取的分割与原始体积相乘来可视化分割.
In[2]:= | ![]() X |
Out[2]= | ![]() |
可视化嵌入头骨的耳蜗.
In[3]:= | ![]() X |
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Wolfram 语言包括了如聚类、区域增加、图像森林化和图割在内的多种三维分割技术,以及一套用于分割结果的后期处理和分析的丰富函数集.
应用图像森林化分割和连接分量获取耳蜗的初始分割.
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通过选取最大的分量提取耳蜗,并把选取的分割与原始体积相乘来可视化分割.
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可视化嵌入头骨的耳蜗.
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