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kmean
- 基于OpenCV的二元吗，实现了划分随机分布点集的K-均值算法。按照类别分组的输入样本顺序输出包含样本类别索引的数组labels(i)，存储在样本矩阵的第i行中。-Based on the binary OpenCV吗, implementation of the demarcation point set of randomly distributed K-means algorithm. Input in accordance with the type of packet contains
mulscaledge
- 多点传送阈值方法集包括：对一个矩阵进行整形 求矩阵C的大小为n*n的子矩阵 计算a在c中是否排名在第n名后 求纵向细节v和横行细节h的合成及模极大值 一个简单二值图象闭合边界的轮廓跟踪算法 对矩阵取自适应阈值-Multicast threshold method includes: a matrix of plastic the size of matrix C for the n* n sub-matrix calculation of a in c in the firs
ImageEntropy
- 信息源根据一个有限的或无限但可数的符号集生成一个任意符号序列也就是说，信源的输出是离散的随机变量。本实验要求编写计算图像的一阶二阶熵的程序-Information sources based on a limited or unlimited number of symbols but can be set to generate a sequence of arbitrary symbols that is to say, the output source is the discrete r
daima
- （压缩包里一共有5个代码） pca+lda+粗糙集+模糊神经网络 saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat 1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat 2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat
hausdorff
- 摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点 集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进 行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本 方法可以全自动完成人脸匹配， 应
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
ArithmeticCode
- 算术编码是图像压缩的主要算法之一。 在给定符号集和符号概率的情况下，算术编码可以给出接近最优的编码结果。使用算术编码的压缩算法通常先要对输入符号的概率进行估计，然后再编码。这个估计越准，编码结果就越接近最优的结果-Arithmetic coding algorithm was a major one compressed image. In a given symbol set and symbol probability case, arithmetic coding can give nea
algorithmbehavior
- 针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为 分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马 尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model,EHMM),同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集,这个 集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁.在识别2D行为时,2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄 像机采集
Image-Segmentation-Algorithm
- 出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为 大小相等的若干图像子块，而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样，以随机抽 样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算，用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割，在采用 较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下，极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的 MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机消耗方面的有效性，且所得的分割阀值也令人满意。-The im
face-detector
- 人脸检测的PCA算法。先利用PCA算法，将测试集在人脸空间中进行训练，得到人脸空间的基向量，再用试验图片进行试验。-PCA algorithm for face detection. First use of PCA algorithm, the test set in the face space for training, get face space basis vectors, and then test picture test.
danshuipingji
- 对一个具有多目标的图像进行分割，对函数进行MATLAB定义，并设定相应的时间、空间步长，在演化过程中，对水平集的计算采用二阶基本无震荡差分格式，新初始化函数采用一阶基本无震荡差分格式，迭代时水平集每更新10次重新初始化水平集一次。这样，我们基本可以将简单的多目标图像进行分割。 -Split the image of a multi-objective function defined in MATLAB, and set the appropriate time, space step in
jiandanCVmoxing
- 对一个具有多目标的图像进行分割。对函数进行MATLAB定义，并设定相应的时间、空间步长。在演化过程中，对水平集的计算采用二阶基本无震荡差分格式，新初始化函数采用一阶基本无震荡差分格式。 -A target image segmentation. MATLAB definition, function, and set the appropriate time and space steps. The second-order calculation of the level set in t
plateidentify
- 车牌识别 opencv 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-License plate recognition opencv The first open a picture and then follow the order of grayscale, binary, gray stretch,
cab
- 用模糊集方法进行图像增强，先对源图像做模糊化，然后在模糊平面上进行变换，最后再反模糊化，从而达到模糊集图像增强的目的。-Image enhancement using fuzzy set method, the first source image blurring, and then transform the fuzzy plane, and finally anti-blurring, so as to achieve the purpose of the fuzzy set of ima
Autocad-VBA-primary-tutorial
- Autocad VBA初级教程 (第一课:入门) (第二三课 编程基础) (第四课 程序的调试和保存) (第五课 画函数曲线) (第六课 数据类型的转换) (第七课 写文字) (第八课:图层操作) (第九课:创建选择集) (第十课:画多段线和样条线) (第十一课:动画基础) -Autocad VBA primary tutorial (the first class: introduction) (class 2 &3 progra
license-plate-recognition-system-
- 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-First open a picture in order graying, binarization, gray stretch, license plate location, binarization, skew correction and character s
tracking
- 本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征. 为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法 提高粒子特征的计算速度 然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.-A subspace t racking method is proposed to t rack target s under complex environment s. Fi
Ransac
- RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出[1]。 RANSAC算法经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(Outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)
pattern1_b
- 开集测试。用前20个人的前5张图像作为训练，剩下的图像作为测试。也就是说总共有100张图片和300张测试图像。注意，这时候，后20个人并没有出现在训练集中，需要给出一个合理的拒识方式来判断某张图像是否在训练的20个人中。请设计一个合理的拒识方式（最简单的方式是对测试图像到训练图像的最近距离设定一个阈值），并给出ROC曲线（在a问的前提下选择一个合理的K来做，不一定要考察K的影响）。-Open set tests. 20 individuals with the former image as t
UCI的光学字符识别数据集
- 其目标是将大量黑白矩形像素显示器中的每一个识别为英文字母中的26个大写字母之一。字符图像基于20种不同的字体，并且这20种字体中的每个字母随机失真以产生20,000个独特刺激的文件。每个刺激被转换成16个基本的数字属性（统计矩和边缘计数），然后将其缩放以适合从0到15的整数值范围。我们通常在前16000个项目上进行训练，然后使用结果模型预测剩余的4000个字母类别。请参阅上面引用的文章以获取更多详细信息。(The objective is to identify each of a large