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cellpose

多功能细胞分割和图像修复工具

Cellpose细胞分割图像处理机器学习生物医学图像Github开源项目

Cellpose是一款开源的细胞分割和图像处理工具,适用于各类生物图像分析。它支持细胞和细胞核的通用分割,可针对特定数据进行优化。Cellpose提供图形界面、API和命令行接口,支持人机交互训练。最新版本还增加了图像去噪、去模糊和上采样等修复功能,进一步提升分割效果。该工具具有高度灵活性和准确性,能满足研究人员的多样化需求。

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介绍相关项目
inpaint - 开源图像修复与对象移除库
C++库GithubInpaintOpenCV图像修复对象移除开源项目
Inpaint是一个开源C++库,实现图像修复和完成功能。它侧重于大面积图像重建和对象移除,能够恢复或修复图像区域,使修改后的图像看起来自然。该库针对大区域重建进行了优化,可有效去除图像中不需要的元素。Inpaint支持多平台构建,并提供交互式工具用于图像编辑和修复。
CTK - 多功能医学影像分析与手术导航开源工具包
CTKDICOMGithubQt小部件医学影像分析开源项目插件框架
Common Toolkit (CTK)是一个社区驱动的开源项目，专注于医学影像分析和手术导航领域。它提供DICOM处理、应用程序托管、Qt小部件、插件框架和命令行接口等功能。CTK支持Qt5和Python3，并采用自动化依赖管理简化开发流程。该项目使用Apache 2.0许可证，可自由用于学术研究和商业应用。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。
Entity - 开源工具箱实现开放世界高质量图像分割
EntitySegGithub图像分割开放世界分割开源工具箱开源项目高质量分割
EntitySeg是一个专注于开放世界和高质量图像分割的开源工具箱。它集成了多种前沿算法，如开放世界实体分割、超高分辨率图像分割和类别无关半监督学习。该工具箱支持多个研究项目，应用范围广泛，从基础图像分割到复杂场景理解。EntitySeg为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。
SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法
GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习
SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法，通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现，包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异，为图像分割研究提供新思路。项目开源代码，支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术，提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。
DeepLIIF - 深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析
DeepLIIFGithub免疫组化多重免疫荧光开源项目深度学习细胞分割
DeepLIIF是一个开源深度学习框架，用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集，DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像，同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台，支持多种输入格式，并集成MLOps流程，为病理学研究和临床应用提供支持。
ppl.cv - 跨平台图像处理库 专为深度学习优化
GithubOpenCVppl.cv图像处理开源项目深度学习高性能
ppl.cv是一款轻量级可定制的图像处理框架，针对深度学习应用优化设计。支持x86、CUDA、aarch64、RISC-V和OpenCL等多个平台，实现了算术运算、色彩空间转换、直方图等常用图像算法的高性能版本。该项目追求极致性能，功能与OpenCV对齐，同时保持独立性，便于开发和部署。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型
GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型，基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割，适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南，以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。
PaddleSeg - 高性能端到端图像分割工具套件，支持从训练到部署
AI套件GithubPaddleSegPaddleX图像分割开源项目飞桨
PaddleSeg是一款基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件，内含超过45种模型算法和140多个预训练模型，支持语义分割、交互式分割、Matting及全景分割。应用场景广泛，包括医疗、工业、遥感等。具备高精度、高性能、模块化以及全流程特性，兼容多个操作系统如Linux、Windows、MacOS，适用于多种硬件的训练和部署。
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