CV codes代码分类整理合

最新推荐文章于 2020-06-06 12:18:42 发布
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博客主要涉及CV代码的分类整理，虽未给出具体内容，但从标题可知围绕计算机视觉领域代码展开，对代码进行了分类梳理，有助于相关人员查找和使用代码。
http://www.tuicool.com/articles/nYr6Fjb
来自西弗吉利亚大学li xin整理的CV代码合集
suda的博客
03-11 1万+
Reproducible Research in Computational Science   “It doesn't matter how beautiful your theory is, it doesn't matter how smart you are. If it doesn't agree with experiment, it's wrong” - Richard Fe
CV codes代码分类整理合集
moyul的博客
03-04 2612
一、特征提取Feature Extraction：    SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]    PCA-SIFT [2] [Project]    Affine-SIFT [3] [Project]    SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]    Affine Covari
CV codes代码分类整理合集 《转》
dashi3627的博客
09-10 390
from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一、特征提取Feature Extraction： SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SUR...
[转]CV codes代码分类整理合集
aodiyu3146的博客
04-09 442
转自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.htmlMaintained by Jia-Bin Huang 3D Computer Vision: Past, Present,...
CV codes代码分类整理合集2
07-04 1468
一、特征提取Feature Extraction：   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5]...
CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)
欢迎来到打不死的小强的专栏
05-29 2万+
一、特征提取Feature Extraction：    SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]    PCA-SIFT [2] [Project]    Affine-SIFT [3] [Project]    SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]    Affine Covariant Feat
(收藏）CV codes代码分类整理（CV codes代码分类整理合集 http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html）
奋斗的小强
07-17 1万+
一、特征提取Feature Extraction：    SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]    PCA-SIFT [2] [Project]    Affine-SIFT [3] [Project]    SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]    Affine Covariant
CV codes代码分类整理合集 http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html
11-18 2万+
3D Computer Vision: Past, Present, and Future Talk 3D Computer Vision http://www.youtube.com/watch?v=kyIzMr917Rc Steven Seitz, University of Washington, Google Tech Talk, 2011    
红外和可见光图像融合论文及代码整理
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fovever_的博客
06-06 3万+
本篇博文在转载：《图像融合论文及代码网址整理总结（2）——红外与可见光图像融合》的基础上进行了扩充，整理汇总一下现有的红外与可见光图像融合算法（文章和代码）。希望为自己以及大家查红外和可见光图像融合领域的文章代码提供一些便捷。......
来自西弗吉利亚大学li xin整理的CV代码合集（转）
shuzfan的专栏
03-24 7130
目录(?)[-] Image denoisingImage codingImage demosaicingImage interpolation and SuperresolutionRGBD image processingImage segmentationparsing and mattingImage deblurringBlind image deblurringTexture s
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CVPR2021-Paper-Code-Interpretation:cvpr2021cvpr2020cvpr2019cvpr2018cvpr2017 论文代码解读直播合集，极市团队整理
05-12
cvpr2021/cvpr2020/cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017（Papers/Codes/Project/Paper reading） 论文解读汇总： 论文分类汇总： 2000~2020年历届CVPR最佳论文代码，解读等汇总： 目录 7.CVPR2021最新论文分类汇总(持续更新...
包含我在博士学习期间开发的用于对象识别的扩展梯度直方图的代码。_Contains the codes for Exten
09-04
在博士学习期间，研究者致力于开发了一种名为扩展梯度直方图（Extended Histogram of Gradients，简称...通过共享代码资源，研究者可以站在巨人的肩膀上，进行进一步的研究与创新，进而推动整个计算机视觉技术的发展。
基于Python3开发的插件化可扩展网络安全漏洞自动化扫描与检测框架_集成多种常见服务未授权访问漏洞检测如MongoDB_Redis_Memcached_Zookeeper以及高危.zip
01-05
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WIFI热点连接搜索-下载即用.zip
01-05
下载方式：https://pan.quark.cn/s/e2e4dfd55716 该安卓应用源码旨在实现搜索并扫描周边WIFI网络，进而获取热点信息并支持直接连接至WIFI热点的功能。 用户可通过该应用直接在界面中开启WIFI功能，无需进入系统设置菜单进行操作。 该项目包含一个util类，该类提供了对安卓设备连接包括WEP、WPA、WEP2及无密码等不同类型热点的功能支持。 代码已附带详尽的注释说明，并经过必要的修正，确保整个项目能够稳定且无误地运行。 项目采用GBK编码，默认编译环境为版本4.1.2，最低系统兼容版本为4.0及以上。
基于Scrapy网络爬虫框架实时抓取各大招聘网站与行业数据平台信息的毕业生人才需求分析系统_结合Flask轻量级Web框架构建后端API接口与数据处理逻辑_集成Echarts数据可.zip
01-05
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JPMorgan-Chase-Co-量化研究职位模拟项目_通过参与摩根大通量化研究项目深入了解量化研究团队工作流程与内容运用时间序列分析与机器学习算法结合Python进行数据清.zip
01-05
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MATLAB中处理心电图和加速度计信号，以可视化心率和呼吸次数随时间的变化。.zip
01-05
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
NeoScan是一个基于分布式Master-Agent架构的综合性自动化网络安全扫描与信息收集平台_它采用无状态的ThinAgent设计理念和基于HTTP与WebSocket的轻.zip
01-05
NeoScan是一个基于分布式Master-Agent架构的综合性自动化网络安全扫描与信息收集平台_它采用无状态的ThinAgent设计理念和基于HTTP与WebSocket的轻.zip
基于模型预测控制(MPC)的超宽带(UWB)技术研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-05
基于模型预测控制(MPC)的超宽带(UWB)技术研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于模型预测控制（MPC）的超宽带（UWB）技术展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了MPC在UWB系统中的应用，旨在提升定位精度与系统动态响应性能。文中可能涉及UWB信号特性建模、状态估计、多传感器融合（如UWB-IMU融合定位对比研究）以及MPC算法的设计与仿真验证，通过优化预测模型和控制策略，实现对目标轨迹的高精度跟踪与鲁棒控制。此外，文档还展示了大量相关技术方向的Matlab仿真实例，涵盖电力系统、路径规划、信号处理等领域，体现出较强的技术综合性与工程实践价值。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事通信、控制、自动化、机器人或信号处理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究MPC在超宽带定位系统中的建模与控制实现方法；②对比分析UWB与UWB-IMU融合定位性能；③学习MPC算法在实际系统中的仿真设计流程，提升对预测控制与多源信息融合技术的理解与应用能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注MPC控制器的设计逻辑与UWB系统建模细节，同时可参考文中其他相关案例以拓宽技术视野，强化综合仿真能力。
把上面代码整理给出完整代码
11-27
以下是使用Python语言实现医学图像（肺部结节和肺部肿瘤图片）边缘检测与边界特征提取的完整代码，包含图像平滑去噪、提取轮廓、计算链码、归一化链码、差分码、形状数、曲率和边界长度并输出结果： ```python ...
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