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开放，快速，高效的实施水平集

便携式Ofeli将帮助你进行示范如何操作图像分割算法的华石和WC卡尔，使用的是离散的近似水平集的曲线演化（隐式活动轮廓模型）的方法。

这是一种新型的（2005）和快速算法，而不需要解偏微分方程（PDE）的神器出山:www.shenqi73.com优点，同时保持水平集方法，如拓扑结构发生变化时的自动处理。可观的速度提升（×100）已被证明相比，PDE基于窄带水平集的实现。

下面是一些主要特点的“便携式Ofeli”：

在C + +语言编写的图像处理库：
·一个抽象的Y.Shi和WC卡尔的快速双周期（FTC）算法的实现。
·基于继承的实现与特定的速度，来自陈Vese模型（地区）和短程模型（边）来创建一个良好的API代码的重用性。
·预处理类彩色和灰度图像，包括滤波器（高斯滤波，中值滤波，的佩罗娜-Malik各向异性扩散，腐蚀，膨胀，形态学梯度，开幕，闭幕和顶帽变换）和噪声发生器（高斯白噪声，impulsional噪音和斑点）由于伪随机数生成器的Boost库。
·Hausdorff距离的和改性的2的边界点（例如，以评估之间的分割的接地的真相/手动分割和自动分割的精度）的列表之间的Hausdorff距离。

编写的C + + / Qt的图形用户界面：
·基于Qt文档的图片查看器的例子，一个主窗口，显示输入图像的每一个步骤的主动轮廓。
·一个设置窗口，来控制外部速度模式，可选的内部速度，主动轮廓初始化，预处理和图像显示在主窗口的刷新/交互式视图，每次修改和鼠标事件处理初始化。
·评估窗口打开分割图像，并计算Hausdorff距离和改进的Hausdorff距离用鼠标事件处理图像中的点的列表中选择的颜色。