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。
父肩为山，微光如炬（作文）.pdf
01-06
父肩为山，微光如炬（作文）.pdf
含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
01-06
含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含分布式电源的配电网可靠性评估展开研究，重点介绍了基于Matlab代码实现的相关建模与仿真方法。通过构建配电网模型，结合分布式电源（如光伏、风电等）接入特点，分析其对系统可靠性的影响，包括故障概率、负荷供应能力、供电恢复能力等关键指标。文中提供了完整的Matlab实现代码，便于读者复现和验证算法，同时涵盖多场景仿真、不确定性建模与优化调度策略，提升了评估的实用性与准确性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事配电网规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中配电网可靠性的建模与仿真训练；②支撑含分布式电源的电网规划、运行优化与风险评估等实际工程问题研究；③帮助理解分布式电源接入后对传统配电网可靠性分析方法带来的挑战与应对策略。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，配合电力系统可靠性理论基础进行深入学习，重点关注分布式电源出力不确定性建模、故障分析逻辑及指标计算流程，以实现从理论到仿真实践的完整闭环。
GeneratedClass231.java
01-06
GeneratedClass231.java
改进的数值解析法PCB热建模方法，考虑辐射传热及元件温度计算（Matlab代码实现）
01-06
改进的数值解析法PCB热建模方法，考虑辐射传热及元件温度计算（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种改进的数值解析法用于PCB热建模，重点考虑了辐射传热及电子元件温度的精确计算，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法在传统热建模基础上进行了优化，提升了模型精度与实用性，适用于电子设备热管理的仿真分析，帮助研究人员快速评估PCB在不同工况下的热行为。文中详细阐述了热传导、对流与辐射三种传热方式的数学建模过程，并结合实际案例验证了模型的有效性与可靠性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和热力学基础知识的电子工程、电气工程及相关领域的科研人员、研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标：①用于电子设备尤其是PCB板的热特性仿真与优化设计；②支撑科研项目中对元件温升、散热性能的定量分析；③辅助完成课程设计、毕业设计或学术论文中的热建模部分； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注热平衡方程的构建与边界条件的设置，有条件者可进行实验对比验证，以深化对理论模型与实际热行为关系的理解。
食品品牌新品市场整合营销促销策略推广案.ppt
01-06
下载方式：https://pan.quark.cn/s/b4d8292ba69a 在构建食品品牌的市场整合营销推广方案时，我们必须首先深入探究品牌的由来、顾客的感知以及市场环境。 此案例聚焦于一款名为“某饼干产品”的食品，该产品自1998年进入河南市场以来，经历了销售业绩的波动。 1999至2000年期间，其销售额取得了明显的上升，然而到了2001年则出现了下滑。 在先前的宣传活动中，品牌主要借助大型互动活动如ROAD SHOW来吸引顾客，但收效甚微，这揭示了宣传信息与顾客实际认同感之间的偏差。 通过市场环境剖析，我们了解到消费者对“3+2”苏打夹心饼干的印象是美味、时尚且充满活力，但同时亦存在口感腻、价位偏高、饼身坚硬等负面评价。 实际上，该产品可以塑造为兼具美味、深度与创新性的休闲食品，适宜在多种情境下分享。 这暗示着品牌需更精确地传递产品特性，同时消解消费者的顾虑。 在策略制定上，我们可考虑将新产品与原有的3+2苏打夹心进行协同推广。 这种策略的长处在于能够借助既有产品的声誉和市场占有率，同时通过新产品的加入，刷新品牌形象，吸引更多元化的消费群体。 然而，这也可能引发一些难题，例如如何合理分配新旧产品间的资源，以及如何保障新产品的独特性和吸引力不被既有产品所掩盖。 为了提升推广成效，品牌可以实施以下举措：1. **定位修正**：基于消费者反馈，重新确立产品定位，突出其美味、创新与共享的特性，减少消费者感知的缺陷。 2. **创新宣传**：宣传信息应与消费者的实际体验相契合，运用更具魅力的创意手段，例如叙事式营销，让消费者体会到产品带来的愉悦和情感共鸣。 3. **渠道选择**：在目标消费者常去的场所开展活动，例如商业中心、影院或在线平台，以提高知名度和参与度。 4. **媒体联...
SQL基础培训资料：定时作业.docx
01-06
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H7系列芯片自主学习功能调试
最新发布
01-06
H7系列芯片自主学习功能调试
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 import cv2 import numpy as np def calculate_chain_code(contour): chain_code = [] for i in range(len(contour) - 1): dx = contour[i + 1][0][0] - contour[i][0][0] dy = contour[i + 1][0][1] - contour[i][0][1] if dx == 1 and dy == 0: code = 0 elif dx == 1 and dy == -1: code = 1 elif dx == 0 and dy == -1: code = 2 elif dx == -1 and dy == -1: code = 3 elif dx == -1 and dy == 0: code = 4 elif dx == -1 and dy == 1: code = 5 elif dx == 0 and dy == 1: code = 6 elif dx == 1 and dy == 1: code = 7 chain_code.append(code) return chain_code def normalize_chain_code(chain_code): min_chain_code = chain_code.copy() for i in range(len(chain_code)): shifted_chain_code = chain_code[i:] + chain_code[:i] if shifted_chain_code < min_chain_code: min_chain_code = shifted_chain_code return min_chain_code def calculate_difference_code(chain_code): difference_code = [] for i in range(len(chain_code) - 1): diff = (chain_code[i + 1] - chain_code[i]) % 8 difference_code.append(diff) return difference_code def calculate_shape_number(difference_code): min_shape_number = difference_code.copy() for i in range(len(difference_code)): shifted_difference_code = difference_code[i:] + difference_code[:i] if shifted_difference_code < min_shape_number: min_shape_number = shifted_difference_code return min_shape_number def calculate_curvature(contour): curvatures = [] for i in range(len(contour) - 2): p1 = contour[i][0] p2 = contour[i + 1][0] p3 = contour[i + 2][0] v1 = p2 - p1 v2 = p3 - p2 angle = np.arccos(np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))) curvatures.append(angle) return curvatures # 读取医学图像 image = cv2.imread('medical_image.jpg', 0) # 图像平滑去噪 smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 提取轮廓 edges = cv2.Canny(smoothed_image, 50, 150) contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算链码 chain_codes = [] for contour in contours: chain_code = calculate_chain_code(contour) chain_codes.append(chain_code) # 归一化链码 normalized_chain_codes = [] for chain_code in chain_codes: normalized_chain_code = normalize_chain_code(chain_code) normalized_chain_codes.append(normalized_chain_code) # 计算差分码 difference_codes = [] for chain_code in chain_codes: difference_code = calculate_difference_code(chain_code) difference_codes.append(difference_code) # 计算形状数 shape_numbers = [] for difference_code in difference_codes: shape_number = calculate_shape_number(difference_code) shape_numbers.append(shape_number) # 计算曲率 curvatures = [] for contour in contours: curvature = calculate_curvature(contour) curvatures.append(curvature) # 计算边界长度 boundary_lengths = [] for contour in contours: boundary_length = cv2.arcLength(contour, True) boundary_lengths.append(boundary_length) # 输出计算结果 print("链码:", chain_codes) print("归一化链码:", normalized_chain_codes) print("差分码:", difference_codes) print("形状数:", shape_numbers) print("曲率:", curvatures) print("边界长度:", boundary_lengths) ```
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