回到首頁

Trainable Weka Segmentation

• 教學影片
• 執行路徑Plugins > Segmentation > Trainable Weka Segmentation

基於機器學習庫Weka，允許使用者選擇一系列像素特徵（如灰度、邊緣、紋理）並手動標記不同類別的區域（如細胞核、細胞質、背景）作為訓練數據。 然後，它會訓練一個快速隨機森林分類器，並用訓練好的模型對整個影像進行像素分類，從而實現分割。

步驟

1. 打開影像並啟動Trainable Weka Segmentation插件。
2. 選擇用於訓練的影像特徵。
3. 創建不同的類別（Class）。
4. 使用畫筆工具在影像上標記屬於各個類別的區域作為訓練樣本。
5. 選擇一個分類器。
6. 點擊「Train classifier」進行模型訓練。
7. 點擊「Create result (Plugin)」應用模型到當前影像或批量應用到多個影像。

實作範例

• 分類氣孔
  • 葉片01
  • 葉片02
• 機器學習分割與體積、表面積分析