A binarização é uma tarefa clássica do processamento de imagens. A binarização é frequentemente usada para simplificar os dados e acelerar o processamento subsequente, o que hoje em dia não parece importante. Porém, na análise de materiais porosos, a binarização é importante, pois o modelo de dados aqui não implica um estado intermediário entre um poro vazio e uma matriz impermeável. Mas o algoritmo que funciona perfeitamente "pronto para uso", como sempre, não é. Existem algoritmos com parâmetros de ajuste, existem arquiteturas de redes neurais maravilhosas. Para que eles trabalhem, eles precisam ser configurados / treinados. O que fazer se, em nossa tarefa, obter respostas de referência for muito trabalhoso? Neste artigo, você pode aprender sobre uma maneira curiosa de fazer sem marcação, além de se familiarizar com o mundo da tomografia computacional e das áreas adjacentes.
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